数据库索引原理（硬盘IO读取、B+树存储）

最新推荐文章于 2025-03-10 15:00:00 发布
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分类专栏： MySQL
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面试官：MySQL索引为什么要用B+树实现？
小识的博客
08-27 1万+
原因如下 B+树能显著减少IO次数，提高效率 B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点 B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点 介绍 在从一堆数据中查找指定的数据时，我们常用的数据结构是哈希表和二叉查找树，表本质上就是一堆数据的集合，所以MySQL数据库用了哈希表和B+树来实现索引 B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树（又名B-树）演化而来的，B+树中的B不是代表二叉（binary），而是代表平衡（balance），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来，但是B+树不.
MySql -- 为什么使用B+树做索引
小白的博客
05-09 803
MySQL中索引(B+树)
数据结构与算法：磁盘存储索引的B树与B+树
LHL1999_12_14的博客
07-10 993
B树（balance tree）和B+树应用在磁盘存储索引，可以认为是m叉的多路平衡查找树，但是从理论上讲，二叉树查找速度和比较次数都是最小的，为什么不用二叉树呢？
基于磁盘IO角度来看二叉树、B-tree树、B+树
diyao4335的博客
08-01 1651
转载自波波说运维 概述 前面已经介绍了B-TREE的相关内容，所以这里对其架构就不多做介绍了，主要是从磁盘IO的角度来看，看一下为什么要用B树。 相关概念 B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。 1、磁盘IO与预读 磁盘读取依靠的是机械运动，分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，这三个部分耗时相加就是一次磁盘IO的时间，大概9ms左右。这个成...
MySQL 索引机制与优化：B+树索引原理与磁盘 IO 优化
03-10 1462
在 MySQL 数据库中，索引（Index）是提高查询性能的重要机制。一个良好的索引策略可以 **减少磁盘 I/O**，大幅提升查询效率。MySQL 默认使用 **B+树（B+Tree）索引** 来管理大部分索引（如 InnoDB 存储引擎的主键索引和二级索引）。本篇文章将详细介绍 **MySQL 索引的基本概念、B+树索引的工作原理**，以及 **如何优化索引以减少磁盘 I/O，提高查询效率**。
《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之磁盘I/O
架构精进之路
06-01 710
写在前面 前面两讲我们介绍了B-/+树的特性对比，数据库系统普遍采用B-/+树作为索引结构。 《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B-树 《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B+树 这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+树作为索引的理论基础。 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，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。
mysql b树 io 读取_B树、B+树发展史
weixin_42131541的博客
02-07 309
红黑树: 在平衡二叉树稳定性的基础上，再优化一下，减少旋转次数特性：1、每个节点要么是红色，要么是黑色。2、根节点必须是黑色。3、红色节点不能连续(也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色)。4、对于每个节点，从该点至null(树尾端)的任何路径，都含有相同个数的黑色节点。二叉树特点：查找速度和比较次数最小，但是磁盘IO，当数据量过大的时候，索引大小可能有几个G，不可能全都加载到内存引出下面的树更...
数据库的物理存储及索引之记录与磁盘块的映射
学习日常分享
01-06 1611
数据库中表与磁盘物理存储 记录（元组）中字段的存放方法 记录分为定长记录和变长记录。相应地，字段有三种存放方法：定位法、相对法、计数法。 物理块中记录的存放方法 共有三种方法：定长记录不跨块存放、定长记录跨块存放、变长记录的跨块存放。 在初始分配时，每个块的空闲区往往不会全部用完，而是留有一些自由区，用于以后添加记录。下图是可变长记录在块内的一种实际存储结构： 记录头（Header）包括:记录个数、自由区末尾位置、每个记录的位置和长度 磁盘上的物理块分配方法 方法1：按需要动态地从操作系统
Mysql之B+树索引详解（4）——聚簇索引的生长、凋零
一步一步走
07-12 1112
以插入数据示例B+树是如何生长、凋零的
阿里面试：分析为什么B+树更适合作为索引的结构以及索引原理
m0_67698950的博客
03-15 429
面试题：Vue2.x 生命周期 1. 有哪些生命周期 系统自带： beforeCreate created beforeMount mounted beforeUpdate updated beforeDestroy destroyed 2. 一旦进入到页面或者组件，会执行哪些生命周期，顺序。 beforeCreate created beforeMount mounted 3. 在哪个阶段有$el，在哪个阶段有$data beforeCreate 啥也没有
为什么是B+树？【深度解读】
weixin_44545838的博客
07-20 1382
B+树是一种常用的索引数据结构，在数据库系统和文件系统中广泛应用。它相比于其他数据结构具有许多优点，下面我将一步一步介绍相关概念，并解释为什么要使用B+树以及它的性能。B+ 树就是对 B 树做了一个升级，MySQL 中索引的数据结构就是采用了 B+ 树，B+ 树结构如下图B+ 树与 B 树差异的点，主要是以下这几点：1、叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引+记录），非叶子节点只会存放索引；2、所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表；
mysql服务i o一直在读_SQLSERVER I/O问题
weixin_36483061的博客
02-02 414
99 --现在运行对这个表的查询,看看SQL需要读取多少个页面100 SET STATISTICS IO ON101 GO102 SELECT * FROM dbo.demo103 go104 SET STATISTICS IO OFF105 GO106107 --做一次索引重建,消除表上的碎片(defragment)108 USE tempdb109 ALTER INDEX demo_index...
【MySQL基础】索引
scj1022的博客
03-15 2920
MySQL索引结构、各种概念、失效场景、设计原则与优化
对于B+树，为什么说一般查找行记录，最多只需1~3次磁盘IO
C_x_330的博客
10-14 478
对于B+树，为什么说一般对于B+树，为什么说一般查找行记录，最多只需1~3次磁盘IO查找行记录，最多只需1~3次磁盘IO
SqlServer IO篇
Hehuyi_In的博客
01-11 3811
sqlserver运行过程中，需要不断与硬盘进行交互。如果IO出现问题，可能严重影响数据库性能，并且容易遇到数据库损坏问题。IO问题在数据库中有两个明显特征： 出现833错误 遇到大量PAGEIOLATCH_*或WRITELOG等待，几乎所有sql都变慢 本篇介绍常见的一些IO操作、IO问题分析及处理方法。 一、 sqlserver的IO操作 1. sqlserver常见的IO...
聊聊磁盘存储链式的B树和B+树的那些事儿
zhp优快云921011的博客
07-12 1274
聊聊磁盘存储链式的B树和B+树的那些事儿
B树、B+树详解
czera909的博客
12-02 341
转载于：B树、B+树详解 - Assassinの - 博客园 B树 前言　　 　　首先，为什么要总结B树、B+树的知识呢？最近在学习数据库索引调优相关知识，数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构（例如mysql的InnoDB引擎使用的B+树），理解不透彻B树，则无法理解数据库的索引机制；接下来将用最简洁直白的内容来了解B树、B+树的数据结构 　　另外，B-树，即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，其实，这是个非常不好的直译，很容易让人产生误解
磁盘存储链式结构——B树与B+树
qq_74811378的博客
10-06 1309
我们以六叉树为例：我们说的6叉树是指，每个节点最多可拥有的子树个数，6叉树每个节点最多可拥有6颗子树，而每个节点中最多存储5个数据，如下图至于为什么插入后会是如下图形，如何插入，请观看下面b站视频。B树(B-树) - 来由, 定义, 插入, 构建_哔哩哔哩_bilibili//6叉树的定义/*//最多5个关键字//最多6颗子树 6叉树*/int *keys;//实际存储的节点数量
mysql中B+树结构
最新发布
03-18
### MySQL 中 B+ 树的数据结构及其应用 #### B+ 树的基本原理 B+ 树是一种平衡多路查找树，其核心特点是所有实际数据都存储在叶子节点上，而内部节点仅保存索引信息。这种设计使得 B+ 树非常适合范围查询和顺序扫描操作[^1]。 - **节点组成** 每个节点由若干个关键字和指针构成。对于非叶子节点，关键字用于引导搜索方向；而对于叶子节点，则包含指向真实数据的指针或者直接存储数据本身。 - **高度平衡性** 所有叶节点位于同一层，这保证了每次查询的时间复杂度为 \(O(\log n)\)，其中 \(n\) 是树中节点的数量。相比二叉树可能退化成链表的情况（时间复杂度降级到 \(O(n)\)），B+ 树具有更高的稳定性和效率[^2]。 #### MySQL 中 B+ 树的应用场景 MySQL 的 InnoDB 存储引擎广泛采用了 B+ 树作为其主要索引结构。以下是具体应用场景： ##### 聚簇索引 (Clustered Index) 聚簇索引是基于主键建立的一种特殊类型的索引，在该模式下，数据行按照主键值物理排序并存储于磁盘上的连续位置。因此，通过主键检索可以一次性定位目标记录，无需额外读取其他页面，从而显著提升性能[^5]。 ```sql CREATE TABLE example ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); ``` 上述语句创建了一个名为 `example` 的表格，默认情况下会为主键字段 `id` 构建一棵 B+ 树形式的聚簇索引。 ##### 非聚簇索引 (Secondary Index / Non-clustered Index) 除了主键外定义的任何列都可以用来创建辅助索引即非聚簇索引。这类索引同样采用 B+ 树的形式组织起来，不过它们并不直接关联原始数据项的位置——相反，它们只保留对应主键值的信息以便后续跳转至相应的聚簇索引部分完成最终匹配工作。 假设我们在前面提到的例子基础上增加如下命令： ```sql ALTER TABLE example ADD INDEX idx_name_age(name, age); ``` 这里新增加了一棵针对组合属性 `(name, age)` 的独立 B+ 树实例。每当执行涉及这两个维度条件过滤的操作时，系统能够迅速锁定符合条件的一组候选集，并借助所携带的附加主键线索进一步精确定位所需的具体实体对象[^3]。 #### 实现细节分析 为了支持高效的随机访问以及批量处理需求，InnoDB 设计了几种专门服务于不同层次间交互作用的关键组件，其中包括但不限于以下几种机制[^4]: - **缓冲池管理**: 将频繁使用的页缓存在内存里减少硬盘 I/O 开销； - **自适应哈希索引(AHI)**: 动态生成某些热点区域内的快速映射关系加速特定类型的工作负载表现； - **压缩技术运用**: 对大尺寸记录实施无损编码降低整体占用空间进而优化 IO 性能等等... 综上所述可以看出，正是由于具备如此众多优越特性的加持才让 B+ 树成为了当前主流关系型数据库管理系统首选的基础架构之一。
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