因为B+tree比跳跃表的检索效率更高，数据分部的更均匀。跳跃表是通过二路分治的方式实现logN。B+Tree是通过多路分治的方式实现logN。

对于MySQL来说，使用B+tree索引是为了优化已有数据的存储结构，对于不需要快速更新的时候，采用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度，但同时，由于每次更新都需要对

文章目录前言MySQL架构存储引擎1.语法2.存储引擎特点innoDB逻辑存储结构：MyISAMMemory存储引擎对比3.存储引擎选择索引1.索引结构B+TreeHash为什么innoDB存储引擎选择B+

前置知识：参考上一篇博文CMU15-445-Spring-2023-Project#2-前置知识（lec07-010）CHECKPOINT#1Task#1-B+TreePages实现三个pageclass来存储B+树的数据。B+TreePageinternalpage和leafpage继承的基类，只包含两个子类共享的信息；Impl：src/include/storage/page/b_plus_t

数据结构可视化演示链接，也就是视频中的网址文章目录一、B-Tree二、B+Tree(B-Tree变种)一、B-Tree样例图叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列二

mysql的索引按照页来存储，目前大多数操作系统，一个页的大小为16KB。拿主键索引树举例，1、如果主键为int占4个字节，一个指针（64位系统）占8个字节，则根结点可存储16KB/（4+8）约等于1300，此时分叉数约为1300当树高为3时，可存储数据条数1300^3=21970000002、如果主键为bigint占8个字节，一个指针（64位系统）占8个字节，则根结点可存储16KB/（8+8）约

目录一，CentOS下Xfs文件系统的安装二，准备工作三，AG结构四，AG超级块五，AG空闲磁盘空间管理六，ABTB的B+tree七，ABTB/ABTC的节点块管理八，inode节点管理九，inode节点结构十

B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用B+Tree做索引，索引创建colletions上。MongoDB不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。

今天就来彻底解密官方文档talkischeap,showmethecode真实情况页的概念Mysql的innodb是以页为存储单位的，每个B+Tree的叶子节点都是一个页的大小的倍数，默认一页的大小是16K

二、索引的优缺点三、B+树的演变过程1、二叉查找树2、平衡二叉树3、B-Tree（平衡多路查找树、B树）4、B+Tree四、聚集索引和非聚集索引区别五、B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引六

今天我们介绍一下B-Tree的一个变种-->B+Tree。B+Tree是一种非常重要的数据结构，它广泛应用于文件系统，及数据库索引中。

本篇章讲解B+Tree存储结构。什么是索引可以简单理解为索引好比一本书的目录，通过目录我们可以快速定位到我们要查看的章节。

索引提高查询效率的原理（索引使用的数据结构）给某字段添加索引后，会对该列的值进行排序，形成目录，这个目录其实是一种数据结构–B+TREE，该数据结构就可以提高该字段的查询效率。

文章目录什么是B-tree和B+tree？B-Tree和B+Tree的区别？MySQL联合唯一索引是B+Tree，会带来什么原则？主键索引和单字段唯一索引有什么区别吗什么是聚簇索引和非聚簇索引？

什么是红黑树红黑树是怎么存储数据的什么是BTREE是怎么存储数据的什么是B+TREE是怎么存储数据的疑惑答案a.二叉树是按照插入的顺序依次排序比如依次插入的数据为：5、4、6、5、5、5、5他们存储的时候为

随着用户增多，网站出现以下问题数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了数据的索引（B+Tree）,一个机器内存也存放不下访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

随着用户增多，网站出现以下问题数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了数据的索引（B+Tree）,一个机器内存也存放不下访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

1.1、索引分类从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），H

MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。

索引索引的作用：加速查找例如:300w条数据的表中查询，无索引需要700s,利用索引可能只需要1s用索引的时机是，数据量巨大，并且搜索快速索引为什么能实现加速查找基于索引的内部存储结构索引底层基于B+Tree

目录索引是什么`MySQL`为何使用`B+Tree`作为索引的数据结构二叉树为什么不可行平衡二叉树为什么不可行`BTree`为什么说`BTree`能够解决平衡二叉树存在的问题呢`B+Tree``BTree

1.引言前面学习索引时，了解到MySQL索引的数据类型有B+Tree索引和哈希索引，本文将详细介绍一下BTree和B+Tree的含义和他们的区别。

但随着时间推移，上网的人越来越多，网站慢慢的出现了一些问题:1.数据量达到一定程度，单机无法存放那么多的数据2.数据的索引(B+Tree)，一个机器内存无法存放。

随着用户增多，网站出现以下问题数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了数据的索引（B+Tree）,一个机器内存也存放不下访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

随着用户增多，网站出现以下问题数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了数据的索引（B+Tree）,一个机器内存也存放不下访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

欢迎大家关注我的微信公众号：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构mysql的底层数据结构是B+Tree，是在B-Tree的基础上进行了优化，我们可以对比来看。

TableofContentsMySQL索引一、简介二、语句三、索引类型四、缺点五、注意事项摘要数据结构及算法基础索引的本质B-Tree和B+TreeB-TreeB+Tree带有顺序访问指针的B+Tree

MySQL有B+Tree索引及Hash索引等索引类型，B+Tree索引类型是MySQL采用最多的索引类型。Hash索引使用场景比较有限，文章将从Hash索引的底层结构出发，来分析Hash索引的利与弊。

索引概述mysql的索引数据结构主要是采用B+tree、Hash2种。

1.一级索引索引和数据存储在一起，都存储在同一个B+tree中的叶子节点。一般主键索引都是一级索引2.二级索引二级索引树的叶子节点存储的是主键而不是数据。

优化索引的方法前缀索引优化覆盖索引优化主键索引最好是自增的索引最好设置为NOTNULL防止索引失效索引1.什么是索引帮助存储引擎快速获取的数据的一种数据结构，是数据的目录，以空间换时间2.索引的分类按数据结构分类B+

二叉树二叉树是一种树形存储结构，通过二叉树，可以有序地存储数据，并且快速查找元素。二叉树节点的，左节点及左节点的所有子节点，都小于自身；右节点及右节点的所有子节点都大于自身。因此，插入数据的时候，可以从根节点开始，不断地进行比较，若小于该节点就左走，大于该节点就往右走，直至找到一个可以让自己成为叶子节点的位置。在搜索的时候，非常方便，就和插入新节点的步骤很类似。从根节点开始，不断地将要搜索的内容和

#!/usr/bin/envpythonfromrandomimportrandint,choicefrombisectimportbisect_right,bisect_leftfromcollectionsimportdequeclassInitError(Exception):passclassParaError(Exception):pass#生成键值对classKeyValue(obje

B+树的python实现本代码来自极客学院网站死里逃生2018年发表的blog关于B+tree(附python模拟代码)。该代码实现了B+树的插入、删除、范围查找，功能完善，但也存在诸多问题。

在网上查到一篇文献《关于B+tree(附python模拟代码)》。该文作者用python实现了B+树的基本操作。但是他的输出结果是文本形式的，不方便直观地查看B+树的动态变化效果。

B+树的python实现本代码来自极客学院网站死里逃生2018年发表的blog关于B+tree(附python模拟代码)。该代码实现了B+树的插入、删除、范围查找，功能完善，但也存在诸多问题。

目录N叉树（N-aryTree）:B树（B-tree）:B+树（B+Tree）:AVL树（AVLTree）:红黑树（Red-BlackTree）:Trie树（TrieTree）:树堆（Treap）:最小生成树

MyISAM区别存储引擎默认存储引擎:InnoDBshowengines;#展示当前数据库支持的存储引擎存储引擎特点特点InnoDBMyISAMMemory存储限制64TB有有事务安全支持--锁机制行锁表锁表锁B+

redis学习NoSQL概述（非关系型数据库）单机的MySQL一开始单机mysql时代，网站的瓶颈：如果数据量过大，一个机器放不下数据的索引（B+tree），一个机器的内存也放不下访问量（读写混合），一个服务器也承受不了

mysql和oracle都是关系型数据库（1）mysql是轻量级数据库，开源免费，没有服务恢复数据；oracle是重量级数据库，不开源收费。（2）MySQL默认是自动提交，而Oracle默认不自动提交，需要用户手动提交（3）oracle安全功能更多一点，mysql用三个参数来验证用户，用户名、密码、位置；Oracle使用了许多安全功能，如用户名，密码，配置文件，本地身份验证，外部身份验证，高级安全

二、索引的种类2.1、通过主键索引查询2.2、通过二级索引查询2.3、为什么MySQLInnoDB选择B+Tree作为索引的数据结构？

1.9Mysql的索引结构为什么要使用BTREE和B+TREE？二、索引的进阶2.1InnoDB的索引模型2.2索引维护2.3覆盖索引2

时间复杂度是O(1),常数阶，而MySQL引擎的底层实现是B+Tree，时间复杂度是O(logn)，对数阶。Redis会比MySQL快一点点。

如果单表的数据量过大，查询的性能也会下降，B+Tree层数可能增加，io次数增加，原理可以看我以前的文章。此时就不得不分库分表。

②InnoDB存储引擎中：表数据本身就是按照B+Tree的存储的索引结构。在InnoDB查询数据文件时，.ibd文件就是数据+索引存储文件2）索引是一种数据结构①索引是一种独立的，物理的（真实

目录存储引擎MySQL的体系结构存储引擎简介存储引擎特点InnoDB逻辑存储结构MyISAMMemory对比存储引擎选择索引介绍索引结构B+Tree索引Hash索引索引分类索引语法SQL性能分析SQL执行频率慢查询日志

文章目录二叉树红黑树btreehash结构b+tree索引存放特点myisamInnoDB最左原则主键相关知识点缓存池淘汰机制InnoDB下的执行流程及undoredobinlog的作用为什么有了binlog

面试一说起MySQL，我们总会提到B+Tree索引，你对B+Tree索引了解么，它有哪些特性，优势在哪里，和B树有什么不同？外行看热闹，内行看门道。对于这类热门知识和问题，希望同学们都能做到心中有数。

B树与B+树B+Tree：多叉树叶子节点（处于最底层的节点）、内节点（非叶子节点）一个节点可以有多个K-V对，从左到右，生序内节点不存储Key对应的data。

文章目录索引的分类从索引字段特性从物理存储从数据结构组成索引的字段个数InnoDB主键索的B+tree高度为多高呢?