1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...a<x 精确匹配某一列范围匹配另一列 where a=x and b like x% 10.因为索引树的节点是有序的,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序
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。
B-tree有几点重要的特性： 1、B-tree是平衡树，即每个叶子页到root页中间有相同个数的内部页。因此查询任何一个值的时间是相同的。...下面是一个索引的简单例子，该索引存储的记录为整型并只有一个字段： ? 该索引最顶层的页是元数据页，该数据页存储索引root页的相关信息。内部节点位于root下面，叶子页位于最下面一层。...NULLs PostgreSQL的B-tree支持在NULLs上创建索引，可以通过IS NULL或者IS NOT NULL的条件进行查询。...下面简单介绍基于B-tree的覆盖索引。 具有额外列的唯一索引 前面讨论了：覆盖索引包含查询所需的所有值，需不要再回表。唯一索引可以成为覆盖索引。...假设我们查询所需要的列添加到唯一索引，新的组合唯一键可能不再唯一，同一列上将需要2个索引：一个唯一，支持完整性约束；另一个是非唯一，为了覆盖索引。这当然是低效的。
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。...而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。...因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统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，...这是数据库选用B+树的最主要原因。 当然，B树的好处，就是成功查询特别有利，因为树的高度总体要比B+树矮。不成功的情况下，B树也比B+树稍稍占一点点便宜。...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。
一、B+树索引概述 索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。...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。...Cardinality 非常关键的值，表示索引中唯一值的数目的估计值，优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。
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...，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...2.对于每个值，需要先计算出对应的哈希码（Hash Code），不同值的哈希码唯一 3.把哈希码保存在哈希表中，同时哈希表也保存指向对应每行记录的指针 结构如下图： image.png 优点 大量唯一等值查询时
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...，P3指向大于35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....在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，通过P2指向的磁盘地址，把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO 3. 29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块...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
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？...普通索引：加速查询 唯一索引：加速查询 + 列值唯一 + 可以为null 主键索引：加速查询 + 列值唯一 + 不可为null + 表中只有一个 组合索引：多列值组成一个索引，专用于组合搜索，效率大于索引合并...而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引** 聚簇索引查询会更快，因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。
所谓唯一索引，就是在创建索引时，限制索引的值必须是唯一的。通过该类型的索引可以更快速地查询某条记录。 普通索引还是唯一索引？...这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过B+树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页，然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。...对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。 那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。...现在，我们要在表上执行这个插入语句： insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2); 这里，我们假设当前k索引树的状态，查找到位置后，k1所在的数据页在内存(InnoDB...由于唯一索引用不上change buffer的优化机制，因此如果业务可以接收，从性能角度出发还是建议优先考虑非唯一索引。
之前我们学习的MySQL中的parimary key 和 foreign key 和 unique 都会自动生成索引，这几个操作都会频繁涉及到查询 一：索引的特点 1：加快查询的速度 2：索引自身是一定的数据结构...（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...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...②：在搜索的时候B树的比较次数更多 ③：虽然B树总的比较次数更多，但是B树的硬盘IO读取次数更少，成本更低（一次硬盘读取相当于内存1w次比较） 解释：同样多的元素个数下，B树存储元素所需要的节点数更少...，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
但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！...2️⃣从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。...普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：即一个索引包含多个列 聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式...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...在InnoDB中的实现 ? ? 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。
InnoDB的B+树索引（一） 今天我们说说B+树索引的概念，B+树索引和数据页也是分不开的，我们知道，磁盘和内存之间的数据交换是通过数据页来实现的，而最小的数据页的大小是16KB，为了能够更加清楚的描述...到这里，其实已经能够看出来一个雏形了，这就是一棵B+数，最下面一层的称之为叶子节点，上面的称之为非叶子节点，非叶子节点是对叶子节点的一个"索引"，引导你到真实的数据记录上面去。...上面这棵树，便是我们所说的表的B+树索引。 我们可以看到，叶子节点上包含了该条数据记录的所有字段数据，我们称这种索引为聚集索引。...在我们的建表语句中，我们使用id列作为主键，那么这棵树，就是以id列为索引键的聚集索引。 ?...看到这里，可能有的同学会担心这棵树的会越来越高，最后查询的速度也会减慢，我们现在试想这样一组数据，假设目录项每一层的数据页可以保存1000条目录项记录，如果我们这棵树的高度是4，那么一共可以保存的记录数就是
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
阅读顺序 《Postgresql源码（30）Postgresql索引基础B-linked-tree》 《Postgresql源码（31）Btree索引相关系统表和整体结构》 《Postgresql源码（...32）Btree索引分裂前后结构差异对比》 《Postgresql源码（33）Btree索引读——整体流程&_bt_first》 《Postgresql源码（34）Btree索引读——_bt_first...搜索部分分析》 《Postgresql源码（36）Btree索引读——_bt_next搜索部分分析》 从B树到B+、B*再到B-linked-tree的一些学习总结。...树的阶越高，每层存的key数量越多，树的高度约低。 3 B+树 m阶B+树在B树基础上增加要求： 所有非叶子节点都是索引，不保存数据，只保存每个孩子节点的最大值或最小值。...B+的优点： 非叶子不保存数据，可以保存大量索引数据，只需要IO叶子，IO次数降低。 遍历、区间查询效率大幅度提高。 查询稳定，每次查询经历的节点树相同。
唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。...例如，用户表中的身份证(idcard) 列上创建了唯一索引，则所有身份证不能重复 主键索引 主键索引是唯一索引的特殊类型。 数据库表通常有一列或列组合，其值用来唯一标识表中的每一行。...该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。...比较： 1对于主健/unique constraint ， oracle/sql server/mysql等都会自动建立唯一索引； 2主键不一定只包含一个字段，所以如果你在主键的其中一个字段建唯一索引还是必要的...； 3主健可作外健，唯一索引不可； 4主健不可为空，唯一索引可； 5主健也可是多个字段的组合； 6主键与唯一索引不同的是： (1).有not null属性； (2).每个表只能有一个。
B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?...这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的....B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个 ,中间遍历链表就可以了 B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE 4.唯一性索引 如果确定某个数据列只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候，就应该用关键字UNIQUE...也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。...事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复； 5.索引的优点 5.1.可以通过建立唯一索引或者主键索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性； 5.2...MySQL目前主要有以下几种索引方法：B-Tree，Hash，R-Tree。 B-Tree和Hash的区别是什么？...1、B-Tree B-Tree是最常见的索引类型，所有值（被索引的列）都是排过序的，每个叶节点到跟节点距离相等。
MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。...本篇简单介绍下 B+ 树，下一篇讲 MySQL 常用的两种引擎 MyISAM 和 InnoDB 的 B+ 树索引实现，其余的后面会讲到。 一、什么是二叉树？...考虑下能否把非叶子节点的 DATA 拿掉？ 四、B+ 树 B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。...MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。 B+ 树最大的几个特点： 1. 非叶子节点只保留 KEY，放弃 DATA； 2....可以看到，B+ 树同时具有平衡多叉树和链表的优点，即可兼顾 B 树对范围查找的高效，又可兼顾链表随机写入的高效， 这也是大部分数据库都用 B+ 树来存储索引的原因。
Mysql索引大概有五种类型： 普通索引(INDEX)：最基本的索引，没有任何限制 唯一索引(UNIQUE)：与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。...之前我们看了主键索引，他是一种特殊的唯一索引，二者的区别是，主键索引不能有空值，但是唯一索引可以有空值。...二：唯一索引作用 1：最大的所用就是确保写入数据库的数据是唯一值。...2：可以把唯一性约束放在一个或者多个列上，这些列或列的组合必须有唯一的。但是，唯一性约束所在的列并不是表的主键列。 3：唯一性约束强制在指定的列上创建一个唯一性索引。...在默认情况下，创建唯一性的非聚簇索引，但是，也可以指定所创建的索引是聚簇索引。
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