B树和B+树浅谈

原创 已于 2022-07-23 07:57:35 修改 · 431 阅读 · 0 ·
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#b树 #数据结构

于 2022-07-17 08:51:25 首次发布
这篇博客探讨了MySQL数据库中使用的B+树索引结构。B+树的特点包括节点排序、多元素存储以及叶子节点间的双向指针，使得数据检索更高效。这些特性使得InnoDB存储引擎能够实现快速的叶子节点间导航，无需回溯到根节点，提升了查询性能。

mysql里面用的什么树？
在这里插入图片描述
翻译：每个人都看过 B 树，知道根页面中的条目指向叶页。但有时人们会错过细节，即叶子页面也可以相互指向。此功能允许 Tmnobt 从叶到叶导航，而无需备份到根级别。这是一个你在经典B树中找不到的复杂程度，这就是为什么InnoDB可能应该被称为B +树。

从官方文档来看可以跟明显的看出来是b+树，而且叶子节点之间是双指针，这是b+树的特点。
在这里插入图片描述

B树的特点:
1.节点排序
2.一个节点了可以存多个元素，多个元素也排序了

B+树的特点:
1.拥有B树的特点
2.叶子节点之间有指针
3.非叶子节点上的元素在叶子节点上都冗余了，也就是叶子节点中存储了所有的元素，并且排好顺序

浅谈为什么数据库要用B树
知道者
09-10 1607
记住，数据库的性能往往决定了整个系统的响应速度，下一次当你遇到查询慢的问题时，别忘了看看你的索引结构，说不定你就能找到那个让系统加速的小“钥匙”！举个例子，假设你在数据库里存了一堆商品的价格信息，如果你想查询100到500元之间的商品，B+树的设计可以让你从一个叶子节点开始，顺着链表快速找到符合条件的所有数据。这种结构的好处是，数据更集中，查找效率更高，特别是当你要进行范围查询时，比如“找出大于50且小于100的所有记录”，B+树能帮你更快完成任务。别担心，我会用最简单的方式，帮你把这个复杂的概念搞清楚。
浅谈Mysql存储结构和B+树索引及其实现原理
WannaRunning的博客
01-19 391
根据Mysql的存储结构可以知道mysql数据库I/O操作的最小单位是页，即不论读一行还是读多行，都是将这些行所在的页进行加载，与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。 二叉树 二叉树是一种二分查找树，有很好的查找性能，相当于二分查找。 但是当N比较大的时候，树的深度比较高。数据查询的时间主要依赖于磁盘IO的次数，二叉树深度越大，查找的次数越多，性能越差。最坏的情况是退化成了链表，这其实也是HashMap中不使用二叉树而是使用红黑树的原因。 B树 B树简单地说就是多叉树，每个叶子会存储数据，和指向
常用数据结构
Huuaaaaa的博客
02-02 303
简要描述AVL树，红黑树，B/B+树，哈希表相关数据结构特性与比较。
2.11关于数据库索引的相关知识(每天一点点）
秉持长期主义，保持长期生命力和竞争力
02-11 165
数据库的索引知识
Mysql--索引
qq_56892136的博客
06-28 4631
参考链接：https://xiaolincoding.com/mysql/index/page.html#innodb-%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84 详细请看以上链接InnoDB的数据是按照数据页为单位进行读写 数据库的 I/O 操作的最小单位是页，InnoDB 数据页的默认大小是 16KB。InnoDB数据页结构图： FileHeader中有两个指针，连接前后两个数据页，数据页组成一个双
MYSQL索引结构之B+树
没伞的孩子就得跑的专栏
05-05 1526
MYSQL索引结构之B+树
Mysql中的B树和B+树
Jay的博客
07-27 970
B树是一颗平衡的多叉检索树，它具有以下性质： 所谓检索树是指这样的树：树中任意非叶子节点A作为根节点的子树，其左子树上节点中的元素值均小于或等于节点A中元素的值；其右子树上节点中的元素值均大于或等于节点A中元素的值。 检索树又称为排序树、有序树，如果将检索树降维成表结构则同样可以使用二分查找法进行节点检索，且时间复杂度基本不变。 如果不加任何构造限制，那么在树结构中检索元素的时间复杂度可能为O(n)。 这显然失去了检索树的意义，如果一颗检索树能够保证树的高度H限制在节点数N的对数阶范围内（H=O(logn)
精选资源
浅谈MySQL的B树索引与索引优化
02-24
MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引（查询时都显示为“BTREE”），本文讨论两个问题：为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？索引结构的选择基于...
浅谈MySQL的B树索引与索引优化小结
09-09
B树（B+树）索引在MySQL中的MyISAM和InnoDB引擎中被广泛采用，因为它们能有效地处理大数据量的情况，并且在磁盘存储环境中表现出色。本文将深入探讨B树索引的原理以及优化策略。 首先，我们来理解为什么数据库系统...
B树和B+树
hljjaaa的博客
06-22 208
B树和B+树
MySQL 索引的数据结构及类型
若明天不见
07-17 2071
本文主要总结MySQL InnoDB索引的数据结构及类型，举例说明了B+树高度能存储的的数量，总结说明索引的类型及优点 在InnoDB引擎中，索引的底层数据结构是B+树。非叶子节点：存的就是主键索引的指针。叶子节点：叶子节点存储数据。 行数据的组织方式是以页为最小单位，按照链表的方式来组织的。非叶子节点上的指针指向的叶子节点就算是在树上。而对于叶子节点，一个页内是存放了多条行记录的，这多条记录是按照索引从小到大排序的，所以查询的过程首先是根据B+树索引定位到具体的页，然后页内使用二分查查找法去找具体数据..
为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？
百炼之志的博客
12-20 216
索引数据最好能按顺序排列，这样可以使用「二分查找法」高效定位数据。假设我们现在用数组来存储索引，比如下面有一个排序的数组，如果要从中找出数字 3，最简单办法就是从头依次遍历查询，这种方法的时间复杂度是 O(n)，查询效率并不高。因为该数组是有序的，所以我们可以采用二分查找法，比如下面这张采用二分法的查询过程图：可以看到，二分查找法每次都把查询的范围减半，这样时间复杂度就降到了 O(logn)，但是每次查找都需要不断计算中间位置。用数组来实现线性排序的数据虽然简单好用，但是插入新元素的时候性能太低。
MySQL为什么用B+树做索引
himselfd的博客
02-03 298
B+树的⾮叶⼦节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，所以数据量相同的情况下，相⽐存储即存索引⼜存记录的 B 树，B+树的⾮叶⼦节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以⽐ B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。B+ 树有⼤量的冗余节点（所有⾮叶⼦节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插⼊、删除的效率都更⾼，⽐如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发⽣复杂的树的变化；
【转】为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？
小楠的博客
03-28 913
转自：https://xiaolincoding.com/mysql/index/why_index_chose_bpuls_tree.html#%E6%80%8E%E6%A0%B7%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E6%98%AF%E5%A5%BD%E7%9A%84 「为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？」这句话，是不是在面试时经常出现。 要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发
她问我：为什么 MySQL 喜欢 B+ 树？我笑着画了 20 张图
weixin_64314555的博客
12-18 2756
「为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？」这句话，是不是在面试时经常出现。 要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发，还要考虑磁盘 I/O 操作次数，因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。 这次，就跟大家一层一层的分析这个问题，图中包含大量的动图来帮助大家理解，相信看完你就拿捏这道题目了！ 怎样的索引的数据结构是好的？ MySQL 的数据是持久化的，意味着数据（索引+记录）是保存到磁盘上的，因为这样即使设备断电了，数据也不会丢失。 磁盘是一个慢的离谱的存储设备，有多离谱呢？
oracle临时表经常被锁_MySQL 核心三剑客 —— 索引、锁、事务
weixin_39897267的博客
10-21 331
一、常见存储引擎1.1 InnoDBInnoDB 是 MySQL 5.5 之后默认的存储引擎，它具有高可靠、高性能的特点，主要具备以下优势：DML 操作完全遵循 ACID 模型，支持事务，支持崩溃恢复，能够极大地保护用户的数据安全；支持多版本并发控制，它会保存数据的旧版本信息，从而可以支持并发和事务的回滚；支持行级锁，支持类似 Oracle 的一致性读的特性，从而可以承受高并发地访问；InnoDB...
数据结构 - MySQL 底层逻辑 B+树（详解）
最新发布
C_V_Better的博客
03-14 1340
B+树是一种高效的平衡多路查找树，特别适合用于数据库索引。通过合理利用 B+树的特性，可以显著提高数据库的查询性能。希望本文的讲解对您有所帮助，如果您对 B+树或其他数据结构有任何疑问，欢迎随时交流探讨！
MySQL(三):索引的原理
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唯一索引，主键索引，普通索引，change buffer，联合索引
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11-12 2441
一、Mysql索引结构 1）数据结构——B+树 但是红黑树的问题是：如果数据量大了之后，树的高度就会很大。 B+数叶子节点是双向链表，父节点存放子节点的最大值。 B树与B+树的区别： 由于B+树中间节点不存指针，同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素，树的高度就小。（数据量相同的情况下，B+树比B树更加“矮胖”），查找起来就更快。 B+树每次查找都必须到叶子节点才能获取数据，而B树不一定，B树可以在非叶子节点上获取数据。因此B+树查找的时间更稳定。 B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的
B+树索引深入解析与MySQL优化策略
"浅谈MySQL的B树索引与索引优化" MySQL数据库广泛采用B+树作为其存储引擎MyISAM和InnoDB的默认索引结构。B+树是一种高效的数据结构，尤其适用于处理大数据量的场景，因为它能显著减少磁盘I/O操作，从而提高查询性能...
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