int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。...显然我们不是在讨论这个问题。 影响 Mysql 单表的最优最大数量的一个重要因素其实是索引。 我们知道 Mysql 的主要存储引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。...（至于为什么 Mysql 选择 b+树而不是其他数据结构来组织索引，不是本文讨论的话题，之后的文章会讲到。）那么 B+树索引是如何影响 Mysql 单表数据量的呢？...B+树 Mysql 的 B+树索引存储在磁盘上，Mysql 每次读取磁盘 Page 的大小是 16KB，为了保证每次查询的效率，需要保证每次查询访问磁盘的次数，一般设计为 2-3 次磁盘访问，再多性能将严重不足...Mysql B+树索引的每个节点需要存储一个指针（8Byte）和一个键值（8Byte）。
一，基础概念 B树也是一种自平衡搜索树，常用于数据库中索引的实现。 B树和AVL树的区别在于： B树是一种多路平衡查找树，B树的节点可以有两个以上的子节点(AVL树是二叉树，最多只能有两个子节点)。...关于B树的阶： M阶B树表示该树每个节点最多有M个子树。若B树中一个节点的子节点数目的最大值为4，则该树为4阶。 M阶B树可以定义为M路搜索树： 节点的最多子节点数为M。 节点的最大数据量为M-1。...B树的阶数可以帮助我们确定节点在B树中可以容纳的子节点数。如果B树的阶数为3，则子节点的最小数量为2，最大数量为3，节点最多可以存放2个数据。...B树是一棵扁平树，层数很小，B树的节点不再只存储一条数据。 B树节点内的所有数据必须按键值升序排列。 B树的设计原则就是，将尽可能多的数据放入B树的每个节点中，从而使B树的层数保持在最小值。...由于不用遍历很多层节点，与其他平衡树相比，B树的访问速度更快。 二，B树的基本操作 搜索节点： 节点在B树中的搜索步骤与BST树中的类似。
语法分析器（Parser）生成抽象语法树（AST）Node. 这些仅为用户输出的抽象表现，以树的形式。...在原始状态初始化完成后，TypeChecker就可以解决关于这个程序的任何问题了。 这些“问题”可以是： 这个Node的Symbol是什么？ 这个Symbol的Type是什么？...TypeChecker计算所有东西都是“懒惰的”；为了回答一个问题它仅“解决”必要的信息。 TypeChecker仅会检测和这个问题有关的Node，Symbol或Type，不会检测额外的实体。...因为琐碎内容不是语言正常语法的一部分（不包括ECMAScript API规范）并且可能在任意2个令牌中的任意位置出现，它们不会包含在语法树里。...仅会返回后面2个注释： d e b u g g e r ; / * h e l l o * / _ _ _ _ _ [CR] [NL] _ _ _ _ / / b y e [CR] [NL] _ _ /
术语： 二叉树：每个结点最多含有2个子树。 完全二叉树：除了最外层的结点，其他各层结点都达到最大数。 满二叉树： 国内定义：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树。...Java培训中HashMap的红黑树就是平衡二叉树！！！ B树：一种对读写优化的自平衡二叉树，在数据库的索引中常见的BTREE就是自平衡二叉树。 B+树：B+树是应文件系统所需而产生的B树的变形树。...有m个子树的中间节点包含有m个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引。...双向链表：顾名思义，双向链表就是有两个方向的链表。同单向链表不同，在双向链表中每一个节点不仅存储指向下一个节点的指针，而且存储指向前一个节点的指针。...循环链表：循环链表与双向链表相似，不同的地方在于：在链表的尾部增加一个指向头结点的指针，头结点也增加一个指向尾节点的指针，以及第一个节点指向头节点的指针，从而更方便索引链表元素。
现在写上一些我印象中还记得的面试题目： 一面 自我介绍 项目就不说了每个人都不同。这里面试官问了我两个项目。所以并不一定是只问一个项目的。写在简历的项目一定都要准备一下。 ...osi七层模型 数据链路层 网络层 传输层 分别的作用 端口是出现在那个层 b+树 红黑树 红黑树和avl树的区别 分页优化 hashmap concurrenthashmap jvm...内存模型 gc cms收集器和g1收集器 spring aop的实现方式 一面大概这些关于基础知识点的知识。...其他很琐碎的问题有些忘记了面试时常一共40多分钟 二面 首先二面面试官人很nice 这是我发挥最好的一场了感觉 常规的开始自我介绍 ，项目，讲了挺久。...avl树（平衡二叉树） 动态规划 b树 b+树 java中的锁 你最近在看什么书（我说了jvm jvm的内存模型 gc算法 spring ioc aop（要具体讲如何实现
page_n_recs:占用两个字节，该页中记录的数量(不包括最大记录最小记录和删除的数据)。 page_max_trx_id:占用8个字节，修改当前页最大事务id，改值仅在二级索引 中定义。...page_level:占用2个字节，当前页在b+树中所处的层级。 page_index_id:占用8个字节，索引id，表示当前页属于哪个索引。...page_btr_seg_leaf:占用10个字节，b+树叶子段的头部信息，仅在b+树的root页定义。...page_btr_seg_top:占用10个字节，b+树非叶子段的头部信息，仅在b+树的root页定义。...File_page_type:代表当前页的类型，innoDB会为了不同的目的吧页分为不同的类型，我们之前介绍过数据页，也就是索引页(file_page_index)。
通过以下公式来筛选出数据区域： 大致意思就是通过计算该区域占到整个区域的比值，获得一个关于数据区域的候选者列表（候选者对象可能不止一个，此时便选择area值最小的那一个，area值猜测为视觉区域的面积...） 第二步：在数据区域中识别记录 识别记录需要解决两个问题： 可能存在不属于数据区域中的任何数据记录的块，例如b3_1，b3_9，这些块称为噪声块。...相反，同一簇中不是噪声块簇的块都来自不同的数据记录。 需要重新组合块，使得属于相同数据记录的块形成组。...重组块的基本思想如下：据统计，在数据记录中的第一块总是必须的，例如ASB 3_2，B 3_4，B 3_7。这些块称为强制块。因此，包含必需块的集群具有最大数量; 设n是这个最大数。...（M，T 1， T 2）是从T 1到T 2的映射M ，其中M是满足以下整数（i，j）的任何整数对集合： 中间关于不同节点的映射比较还是采用了Sim()方法 部分树匹配 数据集和实验结果
：记录年月日时分秒，表示的时间范围最大 如果记录的日期要让不同时区的人使用，使用TIMESTAMP 5 B+树索引 5.1 什么是索引？...5.3 B+树 结构特征：只在叶子节点存储数据，且叶子节点有序排列，通过链指针相连（只有叶子节点保存数据，其他节点都只保存索引，单次IO能加载更多节点） 使用用法：B树解决了磁盘IO问题，而B+树通过数据结构优化和区间访问加快了元素的查找效率...【如果节点大小和B树大小不对齐，那么同一页节点可能需要两次IO读取】 综上所述，B树解决的核心问题是IO次数的问题 为什么B+树比B树更适合作为索引结构 B树解决了磁盘IO的问题但没有解决元素遍历复杂的问题...关于脏读，不可重复读，幻读 脏读 事务A读取了事务B中尚未提交的数据。...事务A获得了表中某一行的共享锁，事务B申请了表的写权限，这时候就会产生矛盾。 【关于意向锁】 首先，意向锁是一种表锁。 意向共享锁：事务获得表中的某一行的共享锁前，需要先获得整张表的意向共享锁。
反向索引 反向索引也是一种B-树类型的索引，和普通B-树索引不同的是，他会在物理层上将每个索引键值的字节逆序排列。...例如，如果索引键值是20，在标准B-树索引中，十六进制存储的两个字节是C1和15，对于反向索引，他存储的就是15和C1。 反向索引能解决B-树索引最右侧叶子块争用的问题。...集群中的一个节点上主键值增加到20，另一个节点增加到21，每个实例都要将他的值写入到索引最右侧同一个叶子块中，此时就会产生了争用。 在反向索引中，字节顺序的反转会让插入操作发生在索引的所有叶子键值上。...例如，键值20和21在标准B-树索引中可能是相邻存储的，然而在反向索引中，他们会存储在不同的数据块中。因此，这种递增顺序的键值插入所消耗的I/O就会更加平均。...换句话说，反向索引的副作用，要清楚才行，如果应用大多数查询是检索“最近的”数据，通常只需要缓存整个索引很少的一部分，对于反向索引，他的目的是将热点从索引最右侧叶子块，分配到索引不同的区域，因此可能需要缓存索引的大部分块
B树详解以及B+树与B树的不同 数据结构 —— B树和B+树 1....背景 最近在学习数据库相关的知识，了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引，例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。...B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。...k − 1 个键 所有的叶子节点都在同一层 阶 B 树中一个节点的子节点数目的最大值，用 m 表示，假如最大值为 10，则为 10 阶，如图 所有节点中，节点【13,16,19】拥有的子节点数目最多...B+树 4.1 B+树的特征 有 m 个子树的中间节点包含有 m 个元素（B 树中是 k-1 个元素），每个元素不保存数据，只用来索引； 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针
复制1个 1GB 文件的步骤： 从磁盘目录中读取文件信息 找到磁盘上的文件 找到目标上的可用空间 将文件的目录信息写入目的地 读取尽可能多的文件以适合 RAM 把你读过的东西写到目的地 关闭目标文件 在源上释放文件的句柄...（handle） 复制 1000 个 1MB 文件的步骤： 从磁盘目录中读取第一个文件的信息 找到磁盘上的第一个文件 找到目标上的可用空间 在目的地写入第一个文件的目录信息 将第一个文件读入 RAM...把你读过的东西写到目的地 关闭目标上的第一个文件 释放源上第一个文件的句柄 重复以上步骤 999 次 对于1000个小文件，真正花费时间的部分不是数据大小，而是所有关于读取目录信息、在目标上分配空间、写入目录信息等等琐碎的工作...此外，即使文件的目录结构类似于 B 树，每个新创建也会导致 log2(N) 迭代，其中 N 是树中新文件的深度。...更何况，有些程序在编写的时候就没有考虑到特意优化“复制1000个文件”这种情况，他们也可能认为在现代硬件（例如 NVMe SSD）上，速度的差异可以忽略不计。
，其他各层的节点数目达到了最大值，且第d层所有节点从左向右连续紧密的排列的二叉树 满二叉树：所有层的节点数达到了最大数 平衡二叉树：当且仅当任何节点之间的两颗子树的高度差不大于1的二叉树 排序二叉树：二叉搜索树...，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...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)...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。...M路的B树最多拥有M个子节点。 B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。
Inndo的B+树和传统B+树的区别如下： InnoDb底层参考的是b+ 树，但是其实不完全相同，节点被称之为数据页和索引页，但是实际上索引页数据页除了数据类型不同基本一致，也就是索引即数据，数据即索引...而辅助索引使用的是主键为索引字段的值，数值存放的是索引主键。 同层的数据页之间使用的是双向链表，索引页也是使用双向链表，这和B+树的数据结构是不一样的，传统B+ 树只在最底层的叶子节点为链表的设计。...每一个数据页包含「infimum」数据行代表当前数据页的第一个节点也就是最小值，「supermum」代表最后一个节点也就是最大值，这两个“行记录”是Mysql设计者的一个小把戏，目的是方便数据的查找和不同数据页之间的串联...所有的数据页号会组成一个页目录，按照最大数据的数据页号进行排序，页目录里面从小到大存放了主键的id值，通过值找到对应的数据页内容，用于快速定位数据所在的数据页。...❞ 辅助索引 辅助索引的存在形式： 和主键索引的设计一样，但是key存放的是索引字段的值，「值是主键值」。 辅助索引根据建立的索引除联合索引的情况外均为有几个索引建立几颗B+ 树。
MySQL的索引是在存储引擎层来实现的，而不是在服务器层来实现的。同一种类型的索引在不同的存储引擎，其底层的实现也可能不相同。 B-Tree索引的特点 B-Tree索引是以B+树的结构存储数据。 ?...B+树可以看作是信息都是在叶子节点上，其他非叶子节点都是索引，目的是找到叶子节点，每个非叶子节点都保存叶子节点最小值及最小值所在叶子节点的索引，并且叶子节点之间有指针指向。...2、由于B-Tree索引对数据是顺序存储的，B-Tree索引更适合进行范围查找，这一点和Hash索引有很大的不同。...B+树索引在使用在order by中也是非常高效的，因为B+树本身就是有序的。 B-Tree索引的使用限制 1、如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。...关于Hash的原理可以参考数据结构整理 中Hash的小节。 1、Hash索引是基于Hash表实现的，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列时，才能够使用到Hash索引。
哈希函数会将索引键值（如数据库表中的某个字段值）作为输入，通过特定的算法运算，生成一个固定长度的哈希值。 查询速度快，但不支持范围查找 B 树（btree）索引 一种平衡的多叉树数据结构。...B 树索引会将表中的索引键值按照一定的顺序（如升序或降序）存储在树的节点中。每个节点可以存储多个键值以及指向其他节点的指针。 支持范围查询，但占用空间较大 2、新建索引的规范原则有哪些？...唯一键的区分度是1，而一些 status 状态、性别等 字段可能在大数据面前区分度就是0。 2.3 索引列不能参与计算 保持索引列“干净”，这个原因其实很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值。...索引用于快速查找具有特定列值的行，其目的在于提高查询效率。 与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等。...数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？ 大多数 MySQL 索引（PRIMARY KEY、UNIQUEINDEX 和FULLTEXT）都存储在 B树 中。
所以，索引的数据结构设计目的是为了快速定位数据，并且去硬盘找数据时能少走 '弯路' 常见的数据结构有 Hash , B-tree ，B+tree ......这里说下数据结构的实现原理 hash 把key转换为int 数据，取模运算，将key存储到hash表中，数据都会加载到内存中，数据表小，没啥问题，数据大，就会耗费大量内存空间，MySQL中采用的是...“自适应Hash索引”的方式 B-tree Balance tree(平衡多路搜索树)，在二叉树的基础上采用多叉树，这样可以降低树的深度，提高查询数据。...[B+tree] 索引的数据结构都有个小问题，如果索引的值是递增的，那么插入数据就会在新的叶子里插入，如果不是递增，就会将其中的页进行分列合并，旋转，因此索引的维护和更新比较麻烦。...Innodb -- B+tree 叶子节点存储的是实际的data值 MyISAM -- B+tree 叶子节点存储的是数据的地址值，如同书籍的目录.根据地址找到对应的数据内容 关于B+树的数据结构的图解
这篇文章将从InnoDB存储引擎的索引B+树和数据页的角度一起来看实际的索引失效问题，设计的内容比较多，关于【数据页】和【索引的知识结构】只是可以翻看我之前的文章有更详细的内容。...看到这里我们已经知道B+树的数据页组成和内部数据记录了，如何一步步进行二分法查询的，接下来，我们继续看不同的索引下的B+树的样子！...索引的B+树结构 创建不同的索引实际对应的B+树也会有不同的形态，这里就从三种不同的索引类型来看B+树的结构，这里都是基于InnoDB存储引擎。...上一个章节关于B+树的结构图，其实就是聚簇索引结构，使用主键值的大小进行记录和页的排序，叶子节点存储的是完整的用户记录，这里就不再继续贴图了。...二级索引 二级索引（非聚集索引）构建的B+树索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键。
针对空表或者数据量比较小的表中创建索引没有任何问题，但如果表中数据很大，此时创建索引将会引起大量的CPU/硬盘IO的消耗，可能会把MySQL直接搞挂； 解法方法： 1.预测哪个索引可能会频繁使用...引入索引的目的，就是通过其他的数据结构，来加快查询的速度，以便减小表的遍历！ 那么哪些数据结构可以加快查询速度？...B+树的非叶子节点都存储的数据比较小，所有可以存储在内存中，进一步减小硬盘IO的次数 特性 B树 B+树 数据存储位置 数据存储在所有节点（包括内部节点） 数据只存储在叶子节点 内部节点 存储键和值 仅存储键...更高效，能容纳更多节点 Mysql中支持多种存储引擎，其中InnoDB最常用（也是面试做常考查的内容），不同的存储引擎使用的索引也是不同的 B+树搜索： 下面来介绍B+树在有无索引的情况下如何检索...age = 20 ; 此时根据关于age的B+树找到对应叶子节点，但此时非主键索引的B+树的叶子节点存储的都是主键Id，因此找到Id之后，再在id主键索引的B+树中遍历 找到对应的叶子节点，此时叶子节点才正在存储我们想要找到的数据
B树是二叉搜索树的一般化，因为节点可以有两个以上的子节点。与其他自平衡二进制搜索树不同，B树非常适合读取和写入相对较大的数据块（如光盘）的存储系统。它通常用于数据库和文件系统。...所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当； 3）B+树便于范围查询（最重要的原因，范围查找是数据库的常态） B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历的我效率低下的问题...，正是为了解决这个问题，B+树应用而生。...而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作或者说效率太低； Mysql数据库中，大多数存储引擎都使用这种索引，存储引擎以不同的方式使用B+Tree索引，性能也各不相同...另，索引节点是有序链表，索引除了按值查找外，还可以用于查询中的order by 操作，即按顺序查找，前提是Order by 满足上述几种查询类型。
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