二叉树(binary tree) 二叉树是经典的数据结构. 他的意义是 : 左子节点小于根节点, 右子节点大于根节点....当插入,删除或修改某个节点的时候,我们需要建立相应的api对树进行旋转(四种旋转方式 (LL,RR,LR,RL) 对应四种破坏平衡的情况.最多需要旋转两次,具体过程需要参考平衡二叉树的数据结构代码),使变更过的数还能保持平衡性...b4ab4e459b48440c9a2ad1d1e3cc1ef3.png 效力分析 : 分页查找和随机查找同时高效支持 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构...mysql的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1至3次磁盘I/O操作。...辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。
MySQL索引结构演变历史什么是索引索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据例如新华字典中，我们可以通过偏旁部首或者拼音快速找到我们需要查找的字；这里的偏旁部首和拼音就是索引索引选择数据结构历史...若树左右比较平衡的时，最差情况为O(logN)，如果插入数据是有序的，退化为了链表，查询时间变成了O(N)数据量大的情况下，会导致树的高度变高，如果每个节点对应磁盘的一个块来存储一条数据，需io次数大幅增加，显然用此结构来存储数据是不可取的正常数据异常数据
前言学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。...索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构，索引和数据是位于存储引擎中的，比如InnoDB。...我们来看看各类索引的特点和区别数据结构分类按数据结构分类有 B+tree索引、Hash索引、Full-text索引，而不同的存储引擎支持不同的索引类型，我们拿InnoDB和MyISAM来看看。...我们要知道的是InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的 MySQL 存储引擎，B+Tree 索引类型也是 MySQL 存储引擎采用最多的索引类型，后面基本都是基于InnoDB引擎和B+tree...，造成的影响越大，会发生随机IO，影响插入速度，并且会造成硬盘的使用率较低那如何解决呢？
(三)聚集索引和非聚集索引 二、MySQL中索引的实现（摘） （一）MyISAM索引实现： （二）InnoDB索引实现： 一、索引的本质 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。...(三)聚集索引和非聚集索引 回答这个问题之前先来看一下Mysql底层数据文件的存储方式，这里拿MyISAM和InnoDB两种引擎来做比较。 1、MyISAM引擎 ?...如上图所示，MyISAM引擎的表，在硬盘上存储着3种文件格式，分别是“.frm”、“.MYD”、“.MYI”; “.frm”：整个数据表的框架，也就表的结构。...与MyISAM引擎不同的是，InnoDB引擎在硬盘上只存储来2种文件，分别为：“.frm”、“.ibd”； “.frm”：表的结构/框架； “.ibd”：此文件存储着表的索引和数据； 可以看出InnoDB...二、MySQL中索引的实现（摘） 在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
InnoDB表结构 此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。...1.1 InnoDB逻辑存储结构 MySQL表中的所有数据被存储在一个空间内，称之为表空间，表空间内部又可以分为段(segment)、区(extent)、页(page)、行(row),逻辑结构如下图：...索引分裂 此处提一下索引分裂，就我个人理解，在 MySQL插入记录的同时会更新配置的相应索引文件，根据以上的了解，在插入索引时，可能会存在索引的页的分裂，因此会导致磁盘数据的移动。...， MySQL会留下每页空间的1/16用于未来索引记录增长，避免过多的磁盘数据移动。...,看如下的执行计划： image.png 其中extra标识use index说明是走索引覆盖的，一般意义来说是 MySQL是无法支持松散索引的，但是对于统计函数，是可以使用索引覆盖的，因此 MySQL
这篇主要介绍 MySQL 两种常用引擎，MyISAM 和 InnoDB 的索引组织方式，了解这些存储方式，对数据库优化很有帮助。...MySQL 的索引按照存储方式分为两类： 聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。...MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表数据本身就是聚集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放，叶子节点存放主键以及对应的行记录。...非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。...本篇主要介绍 MySQL 常见的两种引擎 MYISAM 和 INNODB 的索引组织方式以及各自的优缺点。有问题欢迎批评指正，下一篇我来介绍 MySQL 如何很好的对主键进行设计。
概述 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。...叶子结点包含所有索引字段 叶子结点用指针链接，提高区间访问的性能（可以提升范围查找的效率） B+树数据结构.png 特点关键字：节点内有序，叶子结点指针链接，非叶子结点存储索引（冗余） 查询mysql...索引的数据页的大小： mysql> show global status like 'Innodb_page_size'; +------------------+-------+ | Variable_name...Hash 数据结构.png 索引 InnoDB 索引实现（聚集） 表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构文件 聚集索引-叶子节点包含了完整的数据记录 为什么 InnoDb 表必须有主键...如果没有设置索引的话，MySQL 会选择一个数据唯一的列作为主键索引， 如果找不这样的列。会去做创建一个隐藏列类似 rowid。
InnoDB索引的数据结构 InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。...索引的分类 InnoDB的索引类型分为主键索引和非主键索引。 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。...整张表的数据其实就是存储在聚簇索引中的，聚簇索引就是表。 如果没有设置主键怎么办呢？...MySQL会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。 聚簇索引结构如下图所示： 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。...二级索引结构如下图所示： 创建索引的建议 由于二级索引中保存了主键值，所以索引主键值越小越好，以免二级索引占用的空间过大，一般建议使用int的自增列作为主键。
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点...这里有的小伙伴可能会有一个疑惑，很多索引优化策略都是针对传统的机械硬盘的，然而现在我们大部分都是固态硬盘（SSD），很多针对机械硬盘的优化策略在 SSD 上似乎并没有必要，那还有必要去考虑索引优化吗？...无论是用什么样的磁盘，索引优化的整体原则都是不变的，只不过在 SSD 上，如果你的索引没有创建好，那么它对查询的影响不像对机械硬盘那么糟糕。 2....索引的数据结构 2.1 B+Tree 和 B-Tree 小伙伴们知道，由于 MySQL 中的存储引擎设计成了可插拔的形式，任何机构和个人如果你有能力，都可以设计自己的存储引擎，而 MySQL 的索引是在存储引擎层实现的...小伙伴们知道，InnoDB 存储引擎的索引数据结构是一个 B+Tree，至于什么是 B+Tree，这并非本文的重点，我这里不啰嗦，不了解 B+Tree 的小伙伴可以自行搜索一下学习一下。
trxn_detail_log_201807 LIKE SELECT * FROM trxn_detail_log_201806; 这样创建出来的 trxn_detail_log_201807表虽然表结构和...trxn_detail_log_201806结构一致，但是索引却没有。...使用以下语句可以完全复制表结构包括索引。...新表名 LIKE 模板表明; CREATE TABLE trxn_detail_log_201807 LIKE trxn_detail_log_201806; 使用该方式后创建的表，我们发现DDL语句是含索引的
MySQL索引的数据结构 概述 本质 优点 缺点 MySQL中的索引 Btree 示例 B+ Tree索引 带有顺序访问指针的B+ Tree ---- 概述 ---- 本质 ----...优点 缺点 ---- MySQL中的索引 Btree 示例 ---- B+ Tree索引 ---- 带有顺序访问指针的B+ Tree
介绍各种类型的mysql索引。 1、普通索引 普通索引(由关键字key或index定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。...这么做的好处：一是简化了mysql对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是mysql会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，...5、复合索引 mysql索引可以覆盖多个数据列，如像index(columna，columnb)索引。这种索引的特点是mysql可以有选择地使用一个这样的索引。...6、索引的长度 在为char和varchar类型的数据列定义mysql索引时，可以把mysql索引的长度限制为一个给定的字符个数(这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数)。...mysql索引类型区别分析 mysql索引的类型与优缺点 mysql索引优化注意问题 mysql索引优化实例解析 mysql索引优化应用实例 Mysql索引分类与优化 MySql索引优化注意要点 Mysql
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)：在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法...索引的结构 索引结构： MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构。 ①B+Tree索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引。...②Hash索引：底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询。...MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原本B+树的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。...思考题 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构？
首先，在讨论数据结构之前，先了解一下MySQL的存储引擎和数据存取原理。...MySQL 的 B+Tree 目前大多数数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。...B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB 存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。...Myisam 中的 B+Tree Myisam 引擎也是采用的 B+Tree 结构来作为索引结构。...InnoDB 通过 B+Tree 结构对 ID 建索引，然后在叶子节点中存储记录。 ?
数据库中的索引是什么? 硬盘原理 现在大部分存储设备依然是硬盘 信息存储在硬盘里，把它拆开也看不见里面有任何东西，只有些盘片。...索引的概念 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构（划重点：排好序） （形象点就是教科书的目录） 索引存储在文件里（也就是说有IO操作） ?...，因为它查找数据挺快的，这也是mysql的索引方法除了B+Tree还有hash BTree ?...为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间) ? 联合索引的底层存储结构 ? MySQL为什么需要一个主键? ?...如下图所示： 这样就会形成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据，因此效率很高，也不会增加很多开销在维护索引上。
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 二叉树 Binary Search Trees 对于二叉树而言，每个节点只能有两个子节点，如果是一颗单边二叉树，查询某个节点的次数与节点所处的高度相同...MyISAM 和 InnoDB 索引组织的区别 在 MYSQL 中索引属于存储引级别的概念，存储引擎不同，索引的实现方式也不一样。...MyISAM 实现 MyISAM 也是使用 B+ 树作为索引存储结构，他的叶子节点 data 域存放的是数据的物理地址，即索引结构和真正的数据结构其实是分开存储的。 ?...使用覆盖索引有如下优点： 索引项通常比记录要小，所以 MySQL 访问更少的数据； 索引都按值的大小顺序存储，相对于随机访问记录，需要更少的 I/O； 大多数据引擎能更好的缓存索引。...原因就在于联合索引的结构上。上面对 a,b,c 三个字段建立索引，那么对应的 B+ Tree 索引结构每个节点其实是按照三个字段的前后顺序排列的，即 a 字段检索在最前面，然后是 b，然后是 c。
---- Pre 什么是索引？ 通俗的说就是为了提高效率专门设计的一种 排好序的数据结构。 怎么理解呢？ 举个例子哈 ?...---- 索引的数据结构选型 二叉树 ？ 可以用二叉树吗？ 我们知道MySQL一般都有自增主键 ，id之类的字段 我们来演示下使用二叉树来存储这种自增的数据的话，会怎样？...叶节点具有相同的深度， 叶节点之间指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 ? 叶子节点之间的没有指针，区别于B+树。 data存储的是数据对应的磁盘地址， k-v结构。...除了存储索引以外，还存储了data(数据对应的磁盘地址) ， 为了更多的存储数据，MySQL对B-Tree进行了很多改造 由此演进出了 B+Tree ，将data部分仅保留在叶子节点上，这样的话同等的页可以存储更多而索引数据...我们来算下 3层高的B+Tree能存储多少数据结构 假设是BigInt类型的数据 ?
最近面试中总是会被问到mysql中的一些索引结构及一些sql优化的内容，这里针对自己看过的一些博客和关于mysql的书籍对mysql索引相关的内容进行一个总结。...B树索引结构 B- 树（即B树） B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思)，B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。 ?...B树为什么更适合数据库索引 红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构。为什么不用Hash索引？...关系型数据库 MySQL 是基于磁盘的数据库系统,索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘...mysql中的B+ 树索引 想要更好地理解mysql的索引结构，除了分析mysql源码和mysql社区的相关文档外，阅读mysql相关的书籍便成了首先。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转） 二、MySQL索引结构为什么是B+树？...MySQL 建索引可使用的数据结构有B+树和Hash两种，但是Hash用得很少， 优点是可以快速定位到某一行，缺点是不能解决范围查询问题。...（度的含义：节点的数据存储个数） 本来是想通过一次IO操作把一个大节点加载进内存，如果一个大节点的数据量太大的话， 则内存和硬盘一次交互没办法交换那么多数据，假设一次只能交换1页（4k）的数据（有上限，...也有可能是几十页，和计算机硬件有关），意味着CPU去硬盘上做一次IO操作只能取1页的数据，那么当一个大节点的数据量太大时，仍要进行多次IO操作。...MySQL有两种常见的存储引擎：InnoDB（默认）、MyISAM（用得少，在MySQL8.0中被废弃掉了），存储引擎范围是表级别的。
mysql索引结构 1. 哈希 哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景. 对于区间类查询将会悲剧。 2....有序数组 有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀 ， 但是如果插入 删除操作成本高，适合数据不变化或只新增. 3 .树类结构之 二叉树 搜索效率最高，但是相应树的高度高。...innodb的默认索引结构 我们mysql数据库经常使用的为 b+ 树, 每一个索引对应一个 b+ 树。 B+树每个节点可以有多个值, 这样可以降低树的高度,有效减少磁盘的读取次数....按存储形式区分索引 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引 (clustered index) 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。...在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引 (secondary index) 基于主键索引和基于普通索引区别 基于主键索引只需要扫描一次树即可, 而基于普通索引扫描到主键, 再回表扫描主键索引。
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