Mysql联合索引的数据结构（B+Tree）

最新推荐文章于 2025-09-05 11:30:44 发布
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本文深入探讨了B+树数据结构在Mysql索引中的应用，特别是如何通过组合last_name, first_name和dob字段来创建高效的索引。文章解释了这种索引在比较操作中的工作方式，以及如何遵循最左前缀原则。

B+Tree中的data存储last_name,first_name,dob三个字段信息，类似于一个主键索引的中的一个字段，将三个字段组合在一起，比较的时候和单独的一个字段的区别在于，先比较last_name,然后比较first_name,最后再比较dob，执行这样的规则。

综上所述：这样就比较好理解Mysql索引的最左前缀原理

联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式
ibigboy
02-29 1万+
联合索引如何存储的？又是怎么查找的？为什么要遵循最左前缀原则？
mysql 索引 B+tree
semicolon_hello的专栏
03-21 1029
注意，内存中的页并不直接反映磁盘上的物理布局，而是经过了数据库系统的逻辑组织和管理，确保了即使在不同的硬件环境下，也能保持高效的读写性能。时，MySQL 会从内存缓存池（Buffer Pool）中查找对应的 B+Tree 索引页，如果不在缓存中则从磁盘读取。从根节点开始，沿着键值比较的路径向下遍历，最终到达存储该。内存中加载了一个 B+Tree 的索引页，这个页包含了多个槽（slot），每个槽包括键值（如。的叶子节点，叶子节点中找到对应的记录指针，再通过该指针获取完整的数据行。
mysql索引B树B+树，联合索引
zzdurkjava的专栏
06-28 538
二叉树，存在平衡问题 红黑树也没用，mysql底层没用到， 层级太多，数据量太大有问题 B+树，折半查找算法：特点有： 1.非叶子节点不存储数据，只存储索引，减少io 2.叶子节点包含所有索引字段 3，叶子节点指针相连，提高访问性能 b树和b+树的区别，b树叶子节点没有相互指针，没法范围查询 b+树把数据都放叶子节点，减少树的高度，减少io 详解b+树 如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据
MySQL索引（二）——B+Tree索引
m0_47027420的博客
03-12 536
B+Tree：B-Tree索引的变种 特点： （1）：每个节点内部的数据都是递增的，每个节点也都是递增的 区别： （2）：非叶子节点不存放数据，只存放索引 （3）：叶子节点存放了所有的索引，并且存放了这些索引对应表中其他数据 （4）： 所有的叶子节点组成了一个双向循环链表 B+Tree结构图： B+Tree的使用流程： 以如下查询为例 select * from 表名 where id = 3； （1）：MySQL会先把最上面的节点从硬盘加载到内存中...
MySQL联合索引：从零到精通的终极指南
最新发布
大四在找工作，如果公司有需要的可以联系我13086825462@163.com
09-05 871
MySQL联合索引：从零到精通的终极指南你有没有遇到过这样的情况：表里只有几万条数据，但一个简单的查询却要几秒钟？明明加了索引，为什么 EXPLAIN 显示还是 type=ALL（全表扫描）？写SQL时，字段顺序到底要不要和索引一致？这些问题的答案，很可能就藏在联合索引的使用上。今天，我们就用最通俗、最详细、最接地气的方式，彻底搞懂MySQL联合索引的所有秘密——从原理到实战，从底层到优化，一篇讲透！
MySQL入门学习-深入索引.组合索引
weixin_69763181的博客
07-14 1131
在 MySQL 中，组合索引（也称为复合索引）是在多个列上创建的索引。
Mysql的联合索引
qq_37080455的博客
06-16 4719
Mysql从物理存储上将索引上分为：分为聚簇索引和非聚簇索引主键索引也被称为聚簇索引（clustered index），也叫作聚集索引。其余都称呼为非主键索引也被称为二级索引（secondary index），也叫作辅助索引。聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚簇索引的叶子节点；二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。2.1、
mysql 复合索引，联合索引
刘瑞东的专栏
04-13 2835
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。 两个或更多个列上的索引被称作复合索引。 利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引
【索引的数据结构】第1章节：B+Tree存储结构
一宿君
01-01 1324
可以简单理解为索引好比一本书的目录，通过目录我们可以快速定位到我们要查看的章节。MySQL 中的数据同样也是根据索引分类，通过索引可以快速高效的查询到我们想要的数据。
mysql索引（二）索引的数据结构B+TREE
camellia的博客
07-05 569
索引本质上是一种数据结构，让我们在查询数据的时候尽量减少磁盘I/O。 前边大概看了索引的原理。数据库的复杂性，以及读取磁盘时，磁盘I/O等。任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。 那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生 B+树大概就是上边这个玩意。 如上图，是一颗b+树，最上层是树根，中间的是树枝，
MySQL索引——B+Tree
LoVin'i7
12-12 556
★ 说到 B+Tree，需要从索引聊起，索引就如同字典，我们可以使用目录快速定位到所要查找的内容，那么索引跟目录的作用类似，在数据库表记录中，利用索引，可以快速过滤查找到数据记录。 ” 1. 索引结构分类 索引有很多分类，例如 B-tree 索引，哈希索引，全文索引等等，索引的实现是在存储引擎层，并不是在后端服务器层，所以不同的存储引擎支持的索引结构也不一定一样 1.1B-tree 索引 B-tree 索引普遍存在于存储引擎中，他使用 B-tree 数据结构来存储数据，如果对树形数据结构比较了解的话，就.
mysql联合索引的数据结构
m0_57084845的博客
09-12 754
存储引擎首先从根节点（一般常驻内存）开始查找，第一个索引的第一个索引列为1,12大于1，第二个索引的第一个索引列为56,12小于56，于是从这俩索引的中间读到下一个节点的磁盘文件地址，从磁盘上Load这个节点，通常伴随一次磁盘IO，然后在内存里去查找。InnoDB会使用主键索引在B+树维护索引和数据文件，然后我们创建了一个联合索引（b，c，d）也会生成一个索引树，同样是B+树的结构，只不过它的data部分存储的是联合索引所在行的主键值（联合索引：也称复合索引，就是建立在多个字段上的索引。
Mysql 联合索引（聚合索引）数据结构
qq_44293253的博客
05-17 2994
一.联合索引的存储结构 比方说联合索引 (col1, col2,col3)，我知道在逻辑上是先按照col1进行排序再按照col2进行排序最后再按照col3进行排序。 比如col1相等 那就通过col2排序，如果说col2值相等，那就col3排序 假设这是一个多列索引(col1, col2,col3)，对于叶子节点，如图所示： PS:该图改自《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文的配图。 二、联合索引的查找方式 其实和存存储一样。也是根据顺序查询 列如 ：col1, col2,col3 会走索引
6、联合索引的数据结构
u011603018的博客
06-11 1552
联合索引的数据结构 每个节点的索引是按序排列的。 符合最左原则。
联合索引数据结构
手写ArrayList
04-14 467
参考：联合索引
mysql 联合索引
无效的博客
12-19 2944
mysql 联合索引建立应该遵循左到右顺序，以where时候可能的column排序为基准。 如果例如： where firstname='' and lastname='' and age='' 建立的联合索引顺序应该为key(firstname lastname age)， 这样就相当于建立一个key(firstname)、一个key(firstname lastname)、以及本身ke
mysql 联合索引的数据结构
02-25
### MySQL 联合索引的数据结构 在 MySQL 中，联合索引（composite index）是一种特殊的 B-Tree 结构[^1]。这种数据结构允许在一个索引中包含多个列，从而优化涉及多列查询的性能。 #### 创建联合索引的方式 当创建...
评论 2
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