1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。...mysql 底层存储是用B+树实现的，因为MySQL的索引是存储在磁盘上的。内存中B+树是没有优势的，但是一到磁盘，B+树的威力就出来了。...11、相关参考文档： http://blog.csdn.net/ifollowrivers/article/details/73614549 MySQL中B+Tree索引原理 http://blog.csdn.net.../define_danmu_primer/article/details/70757784 MySQL索引使用的数据结构：B-Tree和B+Tree http://blog.csdn.net/u013400245.../p/6868087.html MySQL和B树的那些事
（读多写少的场景在web中是很常见的） 三：MySQL中索引操作 1：查看索引 show index from 表名; 查看某个表是否有索引，以及有几个索引 2：创建索引 注：危险操作，如果表是空的或者数据比较少...，创建索引没关系，如果表中数据量非常大，创建索引就会触发大量的硬盘IO，很容易把数据库搞挂了 create index 索引名 on 表名（列名） 代码：create index index_student_name...四：数据库的索引底层结构 1：B树 B树又叫B-树（非念B减树，只是符号），B树是一个有序的N叉搜索树，每一个节点上可能有N个值，N个值划分出来N+1个区间 特点： ①：同样高度的B树和二叉搜索树，前者能表示的元素个数更多...，而硬盘1次读取，是把节点中所有元素一次性读取出来， 2：B+树 在B树的基础上，做出了改进，B+树也是N叉搜索树，划分出来N个区间，根节点上的最后一个值为最大/小值 特点： （1）：B+树一个节点中有...3：每个节点中的最后一个key，是最大值或者最小值， 4：叶子节点之间用链式结构进行连接 五：MYSQL设计栈 谈及“数据库设计”，就是根据需求，来把需要的表给创建出来 1：先根据需求，找到实体 2：梳理清楚实体之间的关系
上图就是一棵B+树，每个部分有3个主要概念：物理磁盘块、数据项(蓝色)、指针(红色) 如磁盘块1，包含数据项 17、35，包含指针 P1、P2、P3，P1指向小于17的磁盘块，P2指向在17和35之间的磁盘块...真实的数据存于叶子节点中，即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99 非叶子节点中并不存放真实数据项，只存放指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中 B+...树查找过程 如果要查找数据项29 1....内存中做二分查找找到29，结束查询 总计三次IO，即可找到目标数据项 3层的B+树可以表示上百万的数据，对查询性能的提高是巨大的
本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引能干什么? 提高数据查询的效率。...二、索引的底层实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash...B-Tree索引（MySQL使用B+Tree） B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。 ?...三、问题 问：为什么索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？ hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。...二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。 红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。 问：为什么官方建议使用自增长主键作为索引。
B+ 树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，B+ 树中的 B 不是代表二叉（binary），而是代表平衡（balance）。...B+ 树索引的本质就是 B+ 树在数据库中的实现，但是 B+ 索引在数据库中有一个特点是高扇出性（数据库分区），因此在数据库中，B+ 树的高度一般都在 2-4 层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要...数据库中的 B+ 树索引可以分为 聚集索引和辅助索引。 B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。...MySQL 对于主键索引的创建会采用临时表的方式，首先会创建一张带有主键索引的临时表，然后把原表中数据导入到临时表，接着删除原表，最好把临时表重命名为原表名，这部分操作会导致数据库不可用，因此建议在创建表的时候就定义好主键...MySQL 对于辅助索引的创建支持 FIC —— Fast Index Creation（快速索引创建）方式，其会对创建索引的表加上一个 S 锁，不需要建立临时表。
理论部分 数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少 MySQL支持两种索引，一种的B...这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎，基于B-树（但实际上MySQL采用的是B+树结构）的索引结构。...，就可以通过一次磁盘I/O把一个磁盘块的数据全部存储下来，所以当使用B-树存储索引的时候，磁盘I/O的操作次数是最少的（MySQL的读写瓶颈，主要集中在磁盘I/O上） 数据和索引都是放在磁盘上的，MySQL...表中把uid设置为主键，会自动创建索引，当我们进行查询查询操作的时候 select * from student where uid=3; 使用索引查找过程：MySQL应用程序一看过滤条件的属性有索引，...做范围搜索和整表遍历的时候直接遍历这个有序链表即可，不用遍历平衡树。 MySQL最终为什么要采用B+树存储索引结构？
第一篇引用 第二篇引用 第三篇引用 第四篇引用 聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序保持一致，所以查询效率相当快。...只要找到第一个索引记录的值，其余的连续性的记录也一定是连续存放的。...聚集索引的缺点就是修改起来比较版，因为它需要保持表中记录和索引的顺序需要一致，在插入新记录的时候就会对数据也重新做一次排序 非聚集索引定义了表中记录的一些逻辑顺序，但记录的物理和索引不一定保持一致，两种索引都采用...B+树的结构，非聚集索引的叶子层并不喝世纪数据叶相互重叠，而是采用叶子层包含一个指向表中的记录指针 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168865.html
一、存储引擎的比较 注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。...在 MySQL 中，主要有四种类型的索引，分别为： B-Tree 索引， Hash 索引， Fulltext 索引和 R-Tree 索引。...B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。...不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。...接下来我们先看看B-树、B+树的概念。弄清楚，为什么加了索引查询速度会加快？
怎么得到 InnoDB 主键索引 B+ 树的高度？ 上面我们通过推断得出 B+ 树的高度通常是 1-3，下面我们从另外一个侧面证明这个结论。...关于二级索引与主键索引的区别请参考 MySQL 相关书籍，本文不在此介绍。 下面我们对数据库表空间文件做想相关的解析： ?...因为主键索引 B+ 树的根页在整个表空间文件中的第 3 个页开始，所以可以算出它在文件中的偏移量：16384*3=49152（16384 为页大小）。...region 表只有 5 行数据，当然他的 B+ 树高度为 1。 最后回顾一道 MySQL 面试题：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构？比如 B 树？...关于二级索引数据存取方式可以参考 MySQL 相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。
前言 当我们发现SQL执行很慢的时候，自然而然想到的就是加索引。对于范围查询，索引的底层结构就是B+树。...一颗3阶的B+树如下： ? B+树和B-树的主要区别如下： B-树内部节点是保存数据的;而B+树内部节点是不保存数据的，只作索引作用，它的叶子节点才保存数据。...查找过程中，B-树在找到具体的数值以后就结束，而B+树则需要通过索引找到叶子结点中的数据才结束 B-树中任何一个关键字出现且只出现在一个结点中，而B+树可以出现多次。...B+树经典面试题 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？ 为什么索引结构默认使用B+树，而不是hash，二叉树，红黑树，B-树？...红黑树，是一种特化的平衡二叉树，MySQL 数据量很大的时候，索引的体积也会很大，内存放不下的而从磁盘读取，树的层次太高的话，读取磁盘的次数就多了。
MySQL索引与B+树的概念 要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。...B+树 但凡提到索引，必提 B+树 。之前我们在学习数据结构的时候，讲过树、二叉树，也提到过 B+树 ，但真正要讲这个东西，还是要放到 MySQL ，也就是数据库相关的知识中进行学习。...B+树是由B树演化而来，而B树又是AVL平衡二叉树（二叉查找树）优化而来的。一切都源于我们之前学习过的数据结构与算法。 首先我们要明确的是概念是 页 这个关键词。...上述内容就是一个主键索引的 B+树实现。...总之，索引以及相应的知识是我们学习 MySQL 绕不过去的一个坎，也是我们需要不断深入学习的内容，下一篇我们就来看看如何分析一条语句的索引情况。 参考文档： 《MySQL是怎样运行的》
MySQL中最常见的索引类型有B+树索引 和 哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...非叶子节点不存储数据，因此几乎都能放在内存中，搜索效率更高 单节点中可存储的数据更多，平均扫描I/O请求树更少 平均查询效率稳定（每次查询都从根结点到叶子结点，查询路径长度相同） 缺点 新增数据不是按顺序递增时...，索引树需要重新排列，容易造成碎片和页分裂情况。...哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，具有如下特点： 1.哈希索引建立在哈希表的基础上
引言 时隔一年，我又想起当初看数据库时，看到的B+树，就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下，看看自己没有忘记很多吧。 概述 B+树之前，先来看一下二叉查找树（1,2,3,4,5,6,7） ?...但想想数据库查找数据的场景： select * from user where id > 10， 显然，对于这种查找区间来说，二叉查找树并不高效。那么B+树是如何解决这个问题的呢？...没错，这就是B+树。 这个结构是怎么想出来的我不知道啊，但是我今天突然发现，他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发？亦或是跳表受到了B+树的启发？咱也不知道。...算一下，如果是3叉树，高度为3（这个高度为索引树的高度），可索引的数组长度为：（3^4=81）；如果是5叉树，高度为3，可索引数组长度为：（5^4=625）；如果是100叉树，高度为3，可索引长度为：（...B+树是不是分叉越多越好 那肯定不是越多越好啊，要是一层就把所有数据都存储了，要他还有什么用，根本没有起到快速定位的作用。 但我想说的并不是这。
今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。 也就是说，如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？...正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。 B树和B+树 开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示: B树 ?...因此，我们可以做一个推论:没准是Mysql中数据遍历操作比较多，所以用B+树作为索引结构。而Mongodb是做单一查询比较多，数据遍历操作比较少，所以用B树作为索引结构。...面试套路 目前套路有如下几种 套路一 你简历写了mysql，没写mongodb! 面试官:"说说mysql索引结构？" 我:"巴拉巴拉" 面试官:"知道为什么用B+树，不用B树么？"...我:"巴拉巴拉" 面试官:"为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用B+树？" 然后你就回去等通知了！ 套路三 你简历既没写mysql，没写mongodb!
，二叉查找树，性质：任何节点左边的数比节点上的数小，右边比节点上的数大 霍夫曼树：用于信息编码 B树/B^+树：在MySQL的索引中使用 应用场景 HTML文件 路由协议 mysql索引 文件目录的目录结构...索引是加速MySQL对表中数据行的高效获取而创建的一种分散存储的数据结构，正确地创建合适的索引作用是提高数据查询性能的基础。...B+树查询时间，树的高度有关 平均查询时间是O(logn) 哈希存储索引O(1) 图解MySQL索引 索引实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)...对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。 哈希索引 基于哈希表实现。...存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针 B+ Tree B树是一种多路搜索树，每个节点可以拥有多于两个子节点。
为了加速数据库中数据的查找速度，我们常对表中数据创建索引。数据库索引是如何实现的呢？底层使用的是什么数据结构和算法呢？ 1. 定义清楚问题 如何定义清楚问题呢？...实际上，数据库索引所用到的数据结构跟跳表非常相似，叫作B+树。不过，它是通过二叉查找树演化来的。 3....因为要时刻保证B+树索引是一个m叉树，索引的存在会导致数据库写入速度降低。删除数据也会变慢。为什么呢？ 删除数据时，也要更新索引节点。...B- 树就是B树，英文翻译都是B-Tree，这里的 “-” 不是相对B+树中的“+”，只是一个连接符。这个很容易误解。 B树实际上是低级版的B+树，或者说B+树是B树的改进版。...B树跟B+树的不同点主要集中在这几个地方： B+树中的节点不存储数据，只是索引，而B树中的节点存储数据； B树中的叶子节点并不需要链表来串联。
引言 如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。...因此，就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。...B树和B+树 开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示: B树 ? 注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶子节点之间无指针相邻 B+树 ?...注意一下B+树的两个明显特点 数据只出现在叶子节点 所有叶子节点增加了一个链指针
声明 本文所述的各种数据结构(二叉树等)，均不考虑重复值的情况，本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。...索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，并用以协助快速查询、 更新数据库表中数据。 是的，索引是一种数据结构，但是那么多的数据结构中为何MySQL要选择B+树呢？...MySQL为何不选择平衡二叉树 既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题，那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢?...从上面我们可以看出B树效率相对于AVL树，在数据量大的情况效率已经提高了很多，那么为什么MySQL还是不选择B树作为索引呢？ 那么接下来让我们先看看改良版的B+树，然后再下结论吧！...总结 本文简述了从二叉树到B+树之前的演进过程，并大致讲解了各种数据结构之间的差异以及MySQL为何最终会选择了B+树来作为索引。
索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1) 1、由于底层是使用hash表，以key-value存储，无法直接通过索引查询，只选择一个数据hash索引更快...，但是如果选择N条数据，hash索引的时间复杂度是O(N)，由于B+树索引有序，且叶子节点有链表连接，查询效率比hash索引快 2、索引在硬盘保存，一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索 不适合作为索引 更新频繁的字段不适合创建索引 不会出现在where子句中的字段 聚簇索引和非聚簇索引的区别 在 InnoDB 里，索引B+ Tree...** 联合索引、最左前缀匹配 创建联合索引时，会选择识别度最高的放在最左边，由于mysql遵循最左前缀匹配原则，从联合索引最左边开始匹配。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
