标签:主键索引 asc python 考试 ascii码 平衡树 子节点 b树索引 二维
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。
如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
如果col1是索引,查找索引为6的行元素,那么需要查找六次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址,即得到了该索引为6的行元素。因此二叉树不适合存储单边增长的序列字段,近乎全表扫描获取数据。
本质二叉树,属于二叉平衡树,jdk1.8 hashmap的底层实现;
存储大数据量,树的高度不可控, 数量越大,树的高度越高;
500w行数据,2的n次方=500w数据量, n是树的高度,也就是查询次数;
通过散列可以快速获取磁盘文件指针,对于指定索引查找文件非常快,但是对于范围查找没法支持。
本质是多路二叉树;
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;
节点中数据索引从左到右依次递增的;
非叶子节点不存储数据,只存储索引(冗余)和指针,可以放更多的索引,树高降低 ;
叶子节点包含所有索引字段;
叶子节点比b树增加了指针连接;
叶子节点有双向指针链接(首尾子节点还通过指针连接),提高区间访问的性能,范围查找;
MySQL每个B+树节点最大存储容量:16KB (指针+数据+索引)。假设我们一行数据大小为1K,那么一页就能存16条数据,也就是一个叶子节点能存16条数据;再看非叶子节点,假设主键ID为bigint类型,那么长度为8B,指针大小在Innodb源码中为6B,一共就是14B,那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针)
那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为:117016=18720条,一颗高度为3的B+树能存储的数据为:11701170*16=21902400(千万级条)
show global status like `Innodb_page_size`
因此,B+树存储大数据量的表也可以非常高效的获取数据,MySQL使用B+树作为索引的数据结构。
存储引擎最终作用于:表 ,不是数据库
在mysql的安装的根目录下,有一个data目录,里面存放的是所有表的数据。
frm文件:存储这张表的表结构
MYD文件:存储这张表的所有数据行
MYI文件:存储这张表的索引字段
表数据文件本身是按照B+tree组织的一个索引结构文件
frm文件:存储这张表的表结构
ibd文件:存储这张表的所有数据行和索引字段
聚集(聚簇)索引----叶节点包含完整数据记录
联合索引的底层存储结构长什么样?
定义联合索引(员工级别,员工姓名,员工出生年月),将联合索引按照索引顺序放入节点中,新插入节点时,先按照联合索引中的员工级别比较,如果相同会按照是员工姓名比较,如果员工级别和员工姓名都相同 最后是员工的出生年月比较。可以从图中从上到下,从左到右看,第一个B+树的节点 是通过联合索引的员工级别比较的,第二个节点是 员工级别相同,会按照员工姓名比较,第三个节点是 员工级别和员工姓名都相同,会按照员工出生年月比较。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoqiang-code/p/11386239.html