SQL b+树

最新推荐文章于 2025-03-25 16:10:17 发布
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MySQL - 索引(B+树)
qq_63353796的博客
06-14 2992
B+Tree原理
MySQL B+树深度解析：从原理到优化实践
兀行者的博客
02-16 1112
在数据库领域，索引是提升查询性能的核心技术之一。而B+树作为MySQL中最常用的索引结构，其性能直接影响着数据库的整体表现。作为一名MySQL专家，我将带领大家深入理解B+树的原理、实现机制，以及如何通过优化B+树提升数据库性能。
Mysql B+树学习
Sam_Deep_Thinking
02-08 7740
概述 要描述清楚B+树,得先了解二叉查找数，平衡二叉树。 二叉查找树 任意节点，它的左子树如果不为空,那么左子树上所有节点的值都小于根节点的值； 任意节点，他的右子树如果不为空，那么右子树上的所有节点的值大于根节点的值。 这个特性给查找带来了方便，如上图，要找key=3的键值，只要从6这个节点左子树进行递归查找即可，右子树的节点可以完全不理会。 平衡
SQL优化之B+树
qq_44414133的博客
04-13 1061
为什么要进行SQL优化呢？很显然，当我们去写sql语句时： 会发现性能低 执行时间太长， 或等待时间太长 sql语句欠佳，以及我们索引失效 服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 编写过程： 编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序： select from join on where 条件 group by 分组 having过滤组 ...
SQL索引概念（详解B+树）
布诺的博客
04-09 5374
Sql索引（index）定义分类复合索引特性复合索引最左特性（原则）原理索引及其扫描类型索引的优缺点扩展：索引工作原理BTree+索引怎么判断是否创建索引？为什么Mysql用B+树做索引而不用B-树或红黑树B树相对于红黑树的区别：为什么索引快？ 定义 索引是一种排好序的快速查找的数据结构，它帮助数据库高效的进行数据的检索。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构（额外的存储空间），这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法。这种数据结构就叫做索引。 一般来
B+树
周作业的博客
05-14 519
转载自：http://m.sohu.com/a/156886901_479559来源：伯乐专栏作者/玻璃猫，微信公众号 - 梦见（dreamsee321）如有好文章投稿，请点击 → 这里了解详情之前已介绍了 B 树的原理和应用，没看过的童鞋，请点击下面的链接：《漫画：什么是 B 树？》这一次我们来介绍 B+ 树。一个m阶的B树具有如下几个特征：1.根结点至少有两个子女。2.每个中间节点都包含k-1...
数据库b+树
weixin_41783335的博客
02-22 1103
首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢？ 原因还是因为树的高度低得缘故，磁盘本身是一个顺序读写快，随机读写慢的系统，那么如果想高效的从磁盘中找到数据，势必需要满足一个最重要的条件：减少寻道次数。 我们以平衡树为例进行对比，就会发现问题所在了： 先上个图 这是个平衡树，可以看到基本上一个元素下只有两个子叶节点 抽象的来看，树想要达成...
MySQL B+ 树
01-19
一 Page 页构成 B+ 树   表数据 CREATE TABLE t_t (  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  a INT NOT NULL DEFAULT 0,  b INT NOT NULL DEFAULT 0,  c VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '' )ENGINE=INNODB; 插
MySQL之索引(2)（B树、B+树、索引分类、聚集索引、二级索引、回表查询）
岁岁岁平安的博客
11-11 1135
本篇博客的主要内容是关于MySQL的索引中的B树、B+树索引的详细和优缺点、索引分类（主键索引、唯一索引、常规索引）、MySQL中InnoDB存储引擎中索引的存储形式（聚集索引、二级索引）、MySQL中的B+树...
算法之美：B+树原理、应用及Mysql索引底层原理剖析
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
03-28 1440
在上一篇文章我主要讲解了B-Tree，学习要学牢，讲究举一反三，本篇我将继续讲解B+Tree原理及详细剖析Mysql的B+树应用
Sql数据库原理（B+树）及相关问题
wzEminem的博客CRIQT*zz41(f
07-03 1886
1、数据库范式：对数据库规范化设计，减少数据冗余，增加数据一致性 第一范式：列不可分、无重复列，eg:【联系人】（姓名，性别，电话），电话还可以细分，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF； 第二范式：有主键，保证完全依赖。eg:订单明细表【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，Pr...
T-SQL B+树索引简介
u012539826的专栏
11-06 216
https://mp.weixin.qq.com/s/BQAM2YqpuOAH4FuVKphBXA 内容基本都是借鉴，笔者只是整理，加深自己的理解及记忆，详细内容见上面连接 在介绍B+树索引之前先了解二叉树、平衡二叉树、B树、B+树几种数据结构 二叉查找树 先上图 二叉树的特点就是任何节点左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值，利用二叉树存储数据，会大...
索引的原理：我们为什么用B+树来做索引？
游学四方的博客
06-26 1195
索引的作用，是否需要建立索引，以及建立什么样的索引，需要我们根据实际情况进行选择。我之前说过，索引其实就是一种数据结构，那么今天我们就来看下，索引的数据结构究竟是怎样的？对索引底层的数据结构有了更深入的了解后，就会更了解索引的使用原则。 今天的文章内容主要包括下面几个部分： 为什么索引要存放到硬盘上？如何评价索引的数据结构设计的好坏？ 使用平衡二叉树作为索引的数据结构有哪些不足？ B 树和 B+ 树的结构是怎样的？为什么我们常用 B+ 树作为索引的数据结构？ 如何评价索引的数据结构设计好坏 数据库
你了解B+树吗？它有哪些使用场景呢？
weixin_37804164的博客
03-25 1885
B+ 树不仅在数据库索引中广泛使用，还在许多需要高效数据存储、查询和范围查找的场景中应用。B+ 树相比 AVL 树、红黑树等数据结构，更适合数据库的。，B+ 树相比 AVL 树、红黑树等具有明显优势。MySQL InnoDB B+ 树的核心代码在。如果使用 AVL 树或红黑树，范围查询需要。，为高效数据存储和检索提供了强大支持！MySQL InnoDB 使用。B+ 树的叶子节点按顺序排列，并。MySQL InnoDB 使用。作为其主要的索引结构，用于。MySQL 采用 B+ 树，B+ 树在文件系统中用于。
MySQL索引原理B+树
学Java，找哪吒
07-07 2万+
B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树（AVLTree）和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。 二叉查找树 二叉树具有以下性质：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 如下图所示就是一棵二叉查找树。 对该二叉树的节点进行查找发现深度
深入理解数据库索引采用B树和B+树的原因
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菜鸟不会飞
09-21 2万+
         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...
数据库索引（B树，B+树，哈希）
10-22 550
一. 什么是索引？    索引的目的就是便于快速查找。一本书的索引就是目录，可以让我们快速定位到要查找的内容；数据库的数据是以记录的方式存在的，所以索引的目的就是便于查找某一些记录。 索引类型(常见的数据库书籍中的关于索引类别的一些称呼)：   ①唯一索引：不允许其中任何两行具有相同值的索引     使用主键和候选键建立的索引就是唯一索引，因为主键和候选键都可以确定唯一一个元组，即一张表...
数据库为什么用B+树
u012332679的博客
12-08 2549
作者：打码酱 链接：https://www.zhihu.com/question/62406977/answer/219108182 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 其实主要原因就是减少读写磁盘的次数。其它答主都已经回答了，我这里画蛇添足（把为什么三个字好好解释一番），较为详细的具体解释一下，不对的地方，还请海涵并敬请赐教。
过程化SQL建立B+树
最新发布
06-09
### 使用过程化SQL实现B+树的建立 在关系型数据库中，B+树是一种广泛使用的索引结构。虽然SQL本身并不直接支持通过过程化代码手动构建B+树，但可以通过创建索引来间接实现B+树结构。以下是如何通过SQL语句和存储过程模拟B+树的建立。 #### 1. 创建表并定义主键 在InnoDB存储引擎中，主键默认会生成一棵B+树作为聚簇索引[^1]。以下是创建表的示例： ```sql CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), department_id INT, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB; ``` 上述代码中，`PRIMARY KEY (id)`将为`id`字段创建一棵B+树作为聚簇索引[^1]。 #### 2. 创建普通索引或联合索引 除了主键外，还可以为其他字段创建B+树索引。以下是创建普通索引和联合索引的示例： ```sql -- 创建普通索引 CREATE INDEX idx_department_id ON employees(department_id); -- 创建联合索引 CREATE INDEX idx_name_department_id ON employees(name, department_id); ``` 通过上述语句，可以在`department_id`字段上创建一棵B+树索引，并在`name`和`department_id`字段上创建一棵联合B+树索引[^4]。 #### 3. 使用存储过程模拟B+树插入操作 尽管SQL本身不支持直接操作B+树节点，但可以通过存储过程模拟插入逻辑。以下是一个简单的存储过程示例，用于向表中插入数据并触发B+树索引的自动维护： ```sql DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE InsertEmployee(IN emp_name VARCHAR(50), IN dept_id INT) BEGIN INSERT INTO employees (name, department_id) VALUES (emp_name, dept_id); END$$ DELIMITER ; ``` 调用该存储过程时，数据库会自动维护B+树索引： ```sql CALL InsertEmployee('Alice', 1); CALL InsertEmployee('Bob', 2); ``` #### 4. 查询优化与B+树的作用 B+树索引在查询优化中起到关键作用。例如，以下查询可以利用`idx_name_department_id`联合索引快速定位数据： ```sql SELECT * FROM employees WHERE name = 'Alice' AND department_id = 1; ``` 根据最左前缀原则[^5]，如果查询条件只涉及`name`字段，则仍然可以使用`idx_name_department_id`索引，但不会利用到`department_id`部分。 #### 5. 删除索引 如果需要删除B+树索引，可以使用以下语句： ```sql DROP INDEX idx_department_id ON employees; ``` ### 注意事项 - B+树索引的性能依赖于数据分布和查询模式[^2]。 - 联合索引遵循最左前缀原则，设计时需考虑查询的实际需求。 - 索引虽能提高查询速度，但也可能增加写入操作的开销[^3]。
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