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索引中的b树索引

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...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...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,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

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mysql 中的innoDB 引擎的B+树索引

在B树中每一个元素只能出现一次，有可能在叶子节点，也有可能在分支节点上，但是在B+树中 ，出现在分支节点中的元素会被当作他们在该分支节点位置的中序后继者（叶子结点）中再次列出。...下图为B+树 ? B+树索引的类别 B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引。其聚集索引和辅助索引的区别在于叶子结点是否存放的是一整行的数据信息。...非聚集索引 叶子结点不包含行记录，包含对应索引创建的建值外还有一个book’mark，该书签用来告诉innoDB存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...也就是聚集索引键值 非聚集索引也就是我们平时创建的普通索引，如单列索引，符合索引等 ?...B+树索引总是A，级排序 Cardinality 非常关键的值，表示所以中唯一的值的的估计值。值越大越能说明这个缩阴的区分度很高 SUb_part 是否列的部分被索引。

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    MySQL 中 InnoDB 的索引结构以及使用 B+ 树实现索引的原因

    InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。...InnoDB 使用 B+ 树索引结构来实现数据的索引，其主要特点包括： 1、B+ 树是一种平衡树结构，每个节点的左右子树深度相差不超过 1。...使用 B+ 树实现索引的原因 采用 B+ 树作为索引结构的原因主要有以下几点： 1、平衡性：B+ 树是一种平衡树，在进行查询操作时能够保证每个节点所代表的区间是连续的，而且平衡性还能使得整个索引树的高度尽量地小...4、支持高并发：B+ 树的分支节点值可以全部存放在内存中，而且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，这样就使得这种索引结构使得并发处理效率高。

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    B+Tree index structures in InnoDB（7.InnoDB中B+树的索引结构）

    现在，我们将通过一些实际示例来研究InnoDB如何在逻辑上构造索引。 B+树的一些术语：根、叶子和层 InnoDB中使用B+树结构做为索引。当数据不能装入内存并且必须从磁盘读取的时候，B+树特别有效。...单页表详情 让我们来看看B+树在一个单一的索引页面中涉及的大部分内容。 ?...B+树层次的增加和树的深度 做为B+树索引效率的一个例子，假设完美的记录打包，每一页都满了，这在实践中永远不会发生，但是在讨论中很有用。...对于上面示例中的简单表，InnoDB中的B+树索引将能够为每个叶存储468条记录，或者为每个非叶子存储1203条记录。...下一章介绍 接下来，我们将看看索引页面中的页面目录结构，这已经提到了很多次，然后看看如何在InnoDB中进行高效检索。

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    详述 MySQL 中 InnoDB 的索引结构以及使用 B+ 树实现索引的原因

    Note：对于选择唯一索引的顺序是按照定义唯一索引的顺序，而非表中列的顺序，同时选中的唯一索引字段会充当为主键，或者 InnoDB 隐式创建的自增列也可以看做主键。...创建辅助索引，可以创建单列的索引，也就是用一个字段来创建索引，也可以用多个字段来创建副主索引称为联合索引，创建联合索引后，B+ 树的节点存储的键值数量不是 一个，而是多个，如下图： 联合索引的 B+...但是对于数据在磁盘等辅助存储设备中的情况（如 MySQL 等数据库），红黑树并不擅长，因为红黑树长得还是太高了。...B 树在数据库中有一些应用，如 MongoDB 的索引使用了 B 树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是 B 树的变种 B+ 树。...在 MySQL 中，这里所说的真实数据，可能是行的全部数据（如 InnoDB 的聚簇索引），也可能只是行的主键（如 InnoDB 的辅助索引），或者是行所在的地址（如 MyIsam 的非聚簇索引）。

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    150道MySQL高频面试题，学完吊打面试官--InnoDB索引与MyISAM索引实现的区别+一个表中如果没有创建索引，那么会创建B+树吗

    一个表中如果没有创建索引，那么会创建B+树吗 在数据库中，索引是一种关键的数据结构，用于加速数据查找和访问。其中，B+树是最常见且最重要的索引数据结构之一。...二、数据库表中的索引与B+树 在数据库系统中，索引通常用于加速数据的检索操作。对于MySQL的InnoDB存储引擎来说，它使用B+树来实现索引结构。...辅助索引（非聚集索引）： 除了主键索引外，InnoDB还支持创建其他类型的索引，如唯一索引、普通索引等。 这些索引通常也是B+树索引，但它们的叶子节点包含的是指向主键索引的指针，而不是完整的数据行。...因此，在InnoDB中，即使没有显式创建索引，也会有一个B+树索引存在（即聚集索引）。 MyISAM存储引擎： MyISAM的索引结构与InnoDB有所不同。...在MyISAM中，主键索引和辅助索引都是非聚集的。 如果没有在MyISAM表中创建索引，则不会有B+树索引存在。但是，MyISAM表仍然可以通过数据文件的顺序扫描来查找数据。

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    【Flink】第十四篇：LSM-Tree一般性总结

    Jeff Dean是Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者。...Sanjay Ghemawat是Google大规模分布式平台GFS，Bigtable和MapReduce主要设计和实现工程师。...而HBase又是Bigtable的开源实现版。 总之，LevelDB、HBase、RocksDB都是LSM树存储引擎。 我们知道，大部分传统RDBMS是基于B+树的存储引擎。...B+树： 相对于B树，结点中不保存实际信息，只是一个稀疏的索引，叶子结点才是真正的储存信息的地方，并且叶子结点之间链接起来。...稀疏索引区：稀疏索引保存的是数据段每一段在文件中的位置索引，读取 SSTable 时候只会加载稀疏索引到内存，查询的时候根据稀疏索引加载对应数据段进行查询。 文件索引区：存储数据区域的位置。

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    LSM与TSM原理分析

    不过，b+数的有序数据存储仅保持在逻辑层面，在实际的磁盘访问中，由于b+树中的数据并不是批量读写磁盘，因而会产生大量的随机读写。...，C0树结构可选AVL树，C1树是b树类型，且索引节点被保存在内存中。...读操作时，先从内存树中寻找数据是否命中，命中丢失时通过内存中保存的索引节点快速从硬盘树中读取对应数据。...图3 自己画了个更容易理解的图 在bigtable中，插入的数据同样先写入commit log，以便记录和备份（GFS, Google File System, 屏蔽了文件在分布式系统中的存储方式）。...° 开源存储组件 在Bigtable提出以后，许多开源存储组件在此基础上实现了自己的引擎，如LevelDB、HBase等。

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    谷歌三件套 - Bigtable

    引言 如标题所言，这一篇文章简单介绍BigTable，其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库，因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的，很多内容不能说像简直就是一模一样...Google 的许多项目都将数据存储在 Bigtable 中，包括网络索引、谷歌地球和谷歌财经。...另外memtable相当于SSTable的缓存，当memtable成长到一定规模会被冻结，Bigtable随之创建一个新的memtable，并且将冻结的memtable转换为SSTable格式写入GFS...在论文中我们可以看到一个类似树的结构，其中根节点为主服务器，主服务器负责接受请求，通过管理分片服务器将请求分片到不同的片服务器中，所以从外层看最终干活的是片服务器。...然而片服务器实际上本身也只是负责管理自己分片的SSTable，它也通过特殊索引知道数据在那个SSTable分片中，然后从GFS中读取SSTable文件的数据，而GFS则可能要从多个Chuncker server

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    谷歌三件套 - Bigtable

    谷歌三件套 - Bigtable 引言 如标题所言，这一篇文章简单介绍BigTable，其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库，因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的...Google 的许多项目都将数据存储在 Bigtable 中，包括网络索引、谷歌地球和谷歌财经。...另外memtable相当于SSTable的缓存，当memtable成长到一定规模会被冻结，Bigtable随之创建一个新的memtable，并且将冻结的memtable转换为SSTable格式写入GFS...在论文中我们可以看到一个类似树的结构，其中根节点为主服务器，主服务器负责接受请求，通过管理分片服务器将请求分片到不同的片服务器中，所以从外层看最终干活的是片服务器。...然而片服务器实际上本身也只是负责管理自己分片的SSTable，它也通过特殊索引知道数据在那个SSTable分片中，然后从GFS中读取SSTable文件的数据，而GFS则可能要从多个Chuncker server

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    微服务架构下数据如何存储？有考虑过吗？

    列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...Ps:B-Tree、B+Tree 的结构适合做大于内存的数据的索引存储（如 MySQL 使用 B+ 树实现索引文件的存储），所以其更适合磁盘文件系统，一般不会用来实现 Memtable。...LSM-tree 最初由 Google 发布的 Bigtable 的设计论文 提出，目前已经被广泛用于列族数据库如 HBase、Cassandra，并且 Google 的 LevelDB 也是用 LMS-tree...BTree、B + Tree BTree 和 B + Tree 比较适合磁盘文件的检索，一般用于关系型数据库的索引数据的存储，如 Mysql-InnoDB、PostgreSQL。...而 B 树会有一些空的 Page 没有数据写入、空间利用率较低。

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    深入理解什么是LSM-Tree

    而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。...故LSM被设计来提供比传统的B+树或者ISAM更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标。...在LSM-Tree里面，核心的数据结构就是SSTable，全称是Sorted String Table，SSTable的概念其实也是来自于 Google 的 Bigtable 论文，论文中对 SSTable...B+Tree VS LSM-Tree 传统关系型数据采用的底层数据结构是B+树，那么同样是面向磁盘存储的数据结构LSM-Tree相比B+树有什么异同之处呢？...历史文章： 深入理解什么是B+树 深入理解Trie树 深入理解什么是B树？ 深入理解什么是跳跃表

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    Phoenix快速入门系列(3) | 一文教你如何在Phoenix中创建 HBase 二级索引

    HBase 的二级索引   在前面的学习中, 我们知道 HBase 只能通过 rowkey 进行搜索, 一般把 rowkey 称作一级索引. 在很长的一段时间里 HBase 就只支持一级索引.   ...配置 HBase 支持 Phoenix 创建二级索引   需要先给 HBase 配置支持创建二级索引 1....注意: 这种索引, 对 name 创建的索引, 则查询的时候也必须只查询 name 字段. 三. Phoenix 创建索引 1....索引数据和数据表的数据是存放在相同的服务器中的，避免了在写操作的时候往不同服务器的索引表中写索引带来的额外开销。   查询的字段不是索引字段索引表也会被使用，这会带来查询速度的提升。   ...创建索引总结 1.

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    浅析Hbase

    在最初，HBase是基于谷歌的 BigTable 原型实现的，许多技术来自于Fay Chang在2006年所撰写的Google论文"BigTable"。...与 BigTable基于Google文件系统（File System）一样，HBase则是基于HDFS(Hadoop的分布式文件系统)之上而开发的。...HBase 采用 Java 语言实现，在其内部实现了BigTable论文提到的一些压缩算法、内存操作和布隆过滤器等，这些能力使得HBase 在海量数据存储、高性能读写场景中得到了大量应用，如 Facebook...有什么特性 基于列式存储模型，对于数据实现了高度压缩，节省存储成本 采用 LSM 机制而不是B(+)树，这使得HBase非常适合海量数据实时写入的场景 高可靠，一个数据会包含多个副本(默认是...Phoenix、Hive） SQL 索引 只支持 Row-key，除非与其他技术一起应用，如 Phoenix、Hive 支持 吞吐量 百万查询/每秒 数千查询/每秒 二、数据模型 下面，我们以关系型数据库的一个数据表来演示

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    实时分析系统（HiveHbaseImpala）浅析

    传统上，常常使用数据仓库来承担这一任务，数据仓库通过创建索引来应对多维度复杂查询。传统数据仓库也存在很明显的缺点，扩展性不强，索引创建成本高，索引易失效等等。...维度如果不固定，就无法创建索引或者索引代价太高，通常只能通过全盘暴力SCAN的方法来解决。 目前来完美解决实时分析的系统还在探索中，下面来讲讲hadoop领域几种常见的解决方案 2. Hive ?...Hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。...就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。...华为的二级索引，核心思路仿照数据库建索引方式对需要查询的列建索引，带来的问题时影响加载速度，数据膨胀率大，二级索引不能建太多，最多1～2个。 b.

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    bigtable是什么_BigTable

    谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance....在一个列族中存放的数据通常是相同类型的。在数据用key存储之前必须显式创建列族。在列族创建完成之后，该族任意的列键都可以使用：数据可以在不影响表模式的前提下存储在这样的列键中。...表中不同单元格可以包含同样数据的不同版本，版本是通过timestamp索引的。Bigtable的时间戳是64位整数。...5.1 Tablet Location 我们使用一个类似于B+树的三层结构存储位置信息。第一层是存储在Chubby中的文件，该文件包含root tablet的位置信息。...我们同样在METADATA表中存储了耳机信息，包括与每一个tablet相关的所有事件的日志（如服务器向其提供服务的时间）这种信息对调试和性能分析的作用是很大的。

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    大规模分布式存储系统原理解析与架构实战

    ）、value长度（value_sz） 定期合并：需要定期执行合并（Compaction）操作以实现垃圾回收 快速恢复：通过索引文件（hint file）来提高重建哈希表的速度 2.B树存储引擎：Mysql...InnoDB 数据结构：按照页面（Page）来组织数据，每个页面对应B+树的一个节点。...B+树检索一次最多需要h-1次磁盘IO，复杂度为O(h)=O(logdn)，N为元素个数，d为每个节点的出度，h为B+树高度。...LZ系列压缩算法：是基于字典的压缩算法，压缩过程中动态创建字典并保存在压缩信息里面。...六、分布式表格系统 A.Google Bigtable 1.Bigtable是Google开发的基于GFS和Chubby（分布式锁服务）的分布式表格系统。

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