索引是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的排好序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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2.1、二叉樹(shù)特點(diǎn)
左子節(jié)點(diǎn)比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值小,右子節(jié)點(diǎn)比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值大
存在的問(wèn)題
如上圖,當(dāng)進(jìn)行順序新增數(shù)據(jù)時(shí),二叉樹(shù)就變成單邊的”鏈條“,這樣查找數(shù)據(jù)的效率就變慢了。
例如查找5,就要經(jīng)過(guò)5次查找。
2.2、紅黑樹(shù)特點(diǎn)
存在的問(wèn)題
紅黑樹(shù)和二叉樹(shù)對(duì)比,在一定程度上解決單邊過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,但它存儲(chǔ)高度的問(wèn)題。如果數(shù)據(jù)量過(guò)大,IO次數(shù)更多,性能損耗更大
2.3、Hash表例如圖中查找Tom,只要通過(guò)一次hash計(jì)算就可以確定數(shù)據(jù)所在的位置。
優(yōu)點(diǎn)
存在的問(wèn)題
B-Tree 是一種平衡的多路查找(又稱排序)樹(shù),MongoDB索引默認(rèn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)使用的就是B-Tree
特點(diǎn)
存在的問(wèn)題
B+Tree是在B-Tree基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化,MySQL索引默認(rèn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)使用的就是B+Tree。
特點(diǎn):
假如:以一個(gè)高度為3的B+Tree為例,B+Tree的表都存滿了,能存儲(chǔ)多少數(shù)據(jù)?
SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size';
假設(shè)主鍵id為bigint類型,長(zhǎng)度就是8B,指針大小為6B,一共就是14B,假設(shè)最后一層,存放的數(shù)據(jù)data大小為1kb
第一層大節(jié)點(diǎn)數(shù)為: 16k / (8B + 6B) = 1170 (個(gè))
第二層大節(jié)點(diǎn)數(shù)也應(yīng)為:1170個(gè)
第三層大節(jié)點(diǎn)數(shù)為:16k / 1k = 16 (個(gè))
所以一張B+Tree的表最多存放 1170 * 1170 * 16 = 21902400 ≈ 2千萬(wàn)。
B+Tree結(jié)構(gòu)的表可以容納千萬(wàn)數(shù)據(jù)量的查詢。而且一般來(lái)說(shuō),MySQL會(huì)把 B+Tree 根節(jié)點(diǎn)放在內(nèi)存中,那只需要兩次磁盤IO(第二層1次,第三層1次)
二、存儲(chǔ)引擎 1、MySIAM存儲(chǔ)引擎(非聚集)MyISAM索引文件和數(shù)據(jù)文件是分開(kāi)的,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)、索引在磁盤中文件有三個(gè),
.frm 文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)表定義
.MYI存儲(chǔ)索引
.MYD存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)
葉子結(jié)點(diǎn)中的data存儲(chǔ)的都是該行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的磁盤指針,根據(jù)指針再去.MYD拿數(shù)據(jù)
2、InnoDB存儲(chǔ)引擎(聚集)InnoDB存儲(chǔ)引擎它的表數(shù)據(jù)文件本身就是按 B+Tree 組織的一個(gè)索引文件。不同于MyISAM存儲(chǔ)引擎是,數(shù)據(jù)不分離。
.frm文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)表定義
.ibd文件存放的索引和實(shí)際數(shù)據(jù)
聚集索引
非聚集索引
三、聯(lián)合索引比較name再比較age再比較position,如果第一個(gè)字段相等,看第二個(gè)字段。
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網(wǎng)頁(yè)題目:Mysql索引底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章位置:http://muchs.cn/article32/dhecsc.html
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