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这篇CFSDN的博客文章mysql 使用B+树索引有哪些优势由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
搞懂这个问题之前,我们首先来看一下mysql表的存储结构,再分别对比二叉树、多叉树、b树和b+树的区别就都懂了.
。
表存储结构 。
单位:表>段>区>页>行 。
在数据库中, 不论读一行,还是读多行,都是将这些行所在的页进行加载。也就是说存储空间的基本单位是页。 一个页就是一棵树b+树的节点,数据库i/o操作的最小单位是页,与数据库相关的内容都会存储在页的结构里.
b+树索引结构 。
b+树页节点结构 。
有以下几个特点 。
页的主要作用是存储记录,在页中记录以单链表的形式进行存储。 单链表优点是插入、删除方便,缺点是检索效率不高,最坏的情况要遍历链表所有的节点。因此页目录中提供了二分查找的方式,来提高记录的检索效率.
b+树的检索过程 。
我们再来看下b+树的检索过程 。
。
数据库访问数据要通过页,一个页就是一个b+树节点,访问一个节点相当于一次i/o操作,所以越快能找到节点,查找性能越好。 b+树的特点就是够矮够胖,能有效地减少访问节点次数从而提高性能.
下面,我们来对比一个二叉树、多叉树、b树和b+树.
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,如下图 。
为了让二叉树不至于退化成链表,人们发明了avl树(平衡二叉搜索树):任何结点的左子树和右子树高度最多相差1 。
多叉树 。
多叉树就是节点可以是m个,能有效地减少高度,高度变小后,节点变少i/o自然少,性能比二叉树好了 。
b树 。
b树简单地说就是多叉树,每个叶子会存储数据,和指向下一个节点的指针.
例如要查找9,步骤如下 。
b+树 。
b+树是b树的改进,简单地说是:只有叶子节点才存数据,非叶子节点是存储的指针;所有叶子节点构成一个有序链表 。
b+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对b树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对io读写次数就降低了 。
例如要查找关键字16,步骤如下 。
b+树与b树的不同:
这就是mysql使用b+树的原因,就是这么简单! 。
以上就是mysql 使用b+树索引有哪些优势的详细内容,更多关于mysql 使用b+树索引的资料请关注我其它相关文章! 。
原文链接:https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/14295404.html 。
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