数据库索引 - B树

MySQL中的B+树索引(聚簇索引/聚集索引、辅助索引/二级索引、联合索引/复合索引、覆盖索引、回表)详解 聚集索引/聚簇索引--主键 所有的数据辅助索引/二级索引--索引列—+主键。查看其他列–>回表(聚集索引/聚簇索引联合索引/复合索引--(多个列+主键)->覆盖索引(不是索引) 阅读详情

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1. 前言

1.1 B树、B+树出现原因?

1.2 一种新的查找树结构——多路查找树

2. 多路查找树 —— 平衡树—— B树

查询

插入

删除

3、B+树



1. 前言

参考:https://blog.youkuaiyun.com/z_ryan/article/details/79685072

 

二叉查找树的查找时间复杂度为O(log(2,N)),其查找效率已经足够高了,那为什么还有B树和B+树的出现呢?难道它两的时间复杂度比二叉查找树还小吗?

IO操作的效率很低,那么,当在大量数据存储中,查询时我们不能一下子将所有数据加载到内存中,只能逐一加载磁盘页,每个磁盘页对应树的节点。造成大量磁盘IO操作(最坏情况下为树的高度)。平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下。


1.1 B树、B+树出现原因?

原因:平衡二叉树是”瘦高“的,即其树的深度相对比较深,而深度越深,会造成读写数据时候磁盘IO的读写过于频繁,进而效率低下。(逻辑环:树深度深 —— 磁盘IO读写频繁 —— 效率低下)。因此,需要一种新的查找树结构,他应该满足:

降低树的深度(让树变得”矮胖“),从而减少磁盘IO读写的次数,提高效率。

 


1.2 一种新的查找树结构——多路查找树

思路:

1. 每个节点存储多个元素;

2. 采用多叉结构。

根据AVL给我们的启发,一颗平衡多路查找树(B树,Balance Tree)自然可以使得数据的查找效率保证在O(logN)这样的对数级别上。


深入理解数据库索引采用B树和B+树的原因          前面几篇关于数据库底层磁盘文件读取,数据库索引实现细节进行了深入的研究,但是没有串联起来的讲解为什么数据库索引会采用B树和B+树而不是其他的数据结构,例如平衡二叉树、链表等,因此,本文打算从数据库文件存储以及读取说起,讲解数据库索引的由来。      我们以抛出问题的形式开始讲解: (1)数据库文件存储的方式      数据库文件存储都是以磁盘文件存储在系统中的,这也是数据... 阅读详情

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