在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
在 MySQL 的众多存储引擎中,InnoDB 是最常用的存储引擎,也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中,我们以 InnoDB 为例,介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
索引是数据库中一个非常重要的概念,能够帮助数据库系统更迅速高效地完成查询。本章将分上下两节来介绍MySQL的索引机制。上篇主要介绍索引的定义和InnoDB的索引实现。下篇主要介绍MyISAM的索引实现和常用类型的索引介绍。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
从每个叶节点开始,一个节点一个节点往上数,数到根节点,最长的那个数就是数的高度。叶节点起始为0.
1、B-树的关键词和记录放在一起,叶节点可以看作是外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引,记录只放在叶节点上。
一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。而因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说:B+树中每个非叶节点没有指向某个关键字具体信息的指针,所以每一个节点可以存放更多的关键字数量,即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多,减少了I/O操作。
定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树; ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树;
Mysql数据库中的常见索引有多种方式,例如Hash索引,B-树索引,B+树索引,但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢?下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势? B-树
前几天在看 2018 云栖大会,来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。在30分钟的演讲中,其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在(如上⾯的1/20/35在每层都存在),要么是最⼩值,要么是最⼤值,如果节点中关键字是升序的⽅式,⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树!
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
复杂度是衡量算法好坏的标准之一,我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句,然后计算语句执行次数的数量级,最后用大写 O 来表示结果。
如上图:以id创建索引,索引数据结构里存储了索引键(关键字)以及对应的值(地址值),当搜寻id=101的数据时,直接找到对应的地址0x123456。时间复杂度为O(1)。
平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下。
关于这些查找结果的演示推荐:<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html>
许多同学都把 MySQL 作为自己的数据库,但是可能用过最多的就是 SQL 语句,以及一些 ORM 的写法,而对底层的实现了解甚少,比如上述问题中,InnoDB 和 MyISAM 分别是什么,可能都不是非常清楚。然而在一些大型公司(比如腾讯)的面试题中,可能会高频率地出现这类的问题,所以对于这类问题的正确理解,就显得非常重要了。
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。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
B树是为磁盘或其他存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树。B树类似于红黑树,但是在降低磁盘I/O方面表现很好。 B树和红黑树不同之处在于B树的节点可以有很多孩子,从数个到数千个。B树的严格高度可能比一棵红黑树的高度要小很多,因此可以使用B数在O(lgn)内完成一些动态集合的操作。 如果B树的一个内部节点x包含x.n个关键字,那么节点x就要x.n+1个孩子。节点x中的关键字就是分割点,它把节点x中所处理的关键字的属性分割为x.n+1个子域,每个子域都由x的一个孩子处理。当在一棵B树中查找一个关
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引太多,应用的性能可能会受到影响;如果索引太少,对查询性能又会产生影响。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍,这点我在总结的数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引的介绍不全,所以整理了一下自己的笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录,我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储,那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树,所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性,同时还有⼀个特性:
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引过多,应用程序中的更新、删除等操作会变慢,性能会受到影响;如果索引过少,对查询性能又会产生影响。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎,本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎,请读者自行搜索学习。
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等,
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
那执行刚才的SQL的话,第一条记录是34 ,那我们查找的是22, 是不是就只要到它的左边查找即可,因为右边的数据都比34大,肯定没有22 ,找到22 以后, 搞定 ,I/O次数是不是比刚才的全表扫描的次数少很多,那效率自然就高了。
主键索引:每个表只有⼀个主键索引,b+树结构,叶⼦节点同时保存了主键的值也数据记录,其他节点只存储主键的值。
阿粉相信大家肯定都知道,在数据库中加一定量的索引,会让你的查询语句,从原来的 3 秒缩短到零点几秒的程度,但是很多人都不知道为什么要加索引,为什么加了索引之后,你的查询语句就会起飞呢?今天阿粉来聊一下索引。
官方定义:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率,就像书的目录。
每个节点或是红色,或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点(NIL或空节点)是黑色。 如果一个节点是红色的,则它的两个子节点都是黑色的。 从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 假设我们将红黑树中的每个红结点“吸收”到它的黑色父结点中,这意味着红结点的子结点将变成黑色父结点的子结点。由于红黑树的性质,我们知道红结点的子节点都是黑色的。
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