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mysql文件怎么存b树 mysql为啥使用b+树

MySQL BTREE索引

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二叉树

B树

B+树

特点:

聚簇索引

二级索引

key数据存储量估算:

若每个页可以存1000个key,而且树的高度是4,那么

前提条件如下:

插入步骤

步骤一

因为索引中还没有数据,所以此时的B+树只有一个空的根结点,又由于一个页只能存3个key,首先将10,20,5插入进去(实际上此步发生了3次插入),然后在页面内做数据排序,最终结果如下图:

步骤二:

由于根页面已经写满,此时插入8,将发生分裂(根页面分裂),大致步骤如下:

注意:在分裂过程中,根结点始终是不会变的,不管变成多大的树,根结点的页面号始终如一。

步骤五:

插入数据40,发现比根结点23大,找到103号页面,发现已满,执行分裂,分裂同上面叶子结点的分裂步骤。分裂后如图所示:

步骤六:

继续插入下一个数据9,因为比20小,找到101号页面,发现已满,需要做叶子结点分裂,如下图:

传统B+树的数据删除,一般都会有一个所谓的填充因子,来控制页面数据的删除比例,如果数据量小于这个填充因子所表示的数据量,就会有节点合并,这与分裂是相对应的。

InnoDB的实现与传统B+树算法有不同之处,InnoDB在删除索引数据时,会先检查当前页剩余的记录数,如果只剩下一条记录,就会直接将这个页面从B+树中摘除,也只有这种情况,InnoDB才会回收一个页面,InnoDB的页面没有合并一说,但是对于根节点,即使索引数据全部删除,根节点页依然存在,只不过是以空页的形式存在。

下面举个例子描述索引删除过程,前提条件与前面插入记录时一致。

删除数据 50

删除过程全部结束,最终得到一个空的索引页。

《MySQL运维内参》

B+树动画演示:

如何往mysql里面存blob

向MYSql的数据表中存入文件,只要把文件存入longblob字段就行了。

mysql innodb 索引到底是b+树还是b树?

先从数据结构的角度来答。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据。

从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上。

那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了就少磁盘IO次数,当查询数据的时候,最好的情况就是很快找到目标索引,然后读取数据,使用B+树就能很好的完成这个目的,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时啊!),而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据,节点小,磁盘IO次数就少。这是优点之一。

另一个优点是什么,B+树所有的Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据,这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树,可以从它的设计角度来考虑,它并不是传统的关系性数据库,而是以Json格式作为存储的nosql,目的就是高性能,高可用,易扩展。首先它摆脱了关系模型,上面所述的优点2需求就没那么强烈了,其次Mysql由于使用B+树,数据都在叶节点上,每次查询都需要访问到叶节点,而MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,无疑单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)。

总体来说,Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。

mysql代码怎么保存

1、复制mysql代码。

2、进入空间,找到自定义,点击自定义。

3、将代码粘贴到地址栏里。

4、按Enter键点击保存即可。


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