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Mysql中索引的底層數據結構是什么,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
左邊子節點的數據小于父節點數據,右邊子節點的數據大于父節點數據。 如果col2是索引,查找索引為89的行元素,那么只需要查找兩次,就可以獲取到行元素所在的磁盤指針地址。 如果col1是索引,查找索引為6的行元素,那么需要查找六次,就可以獲取到行元素所在的磁盤指針地址,即得到了該索引為6的行元素。因此二叉樹不適合存儲單邊增長的序列字段,近乎全表掃描獲取數據。
本質二叉樹,屬于二叉平衡樹,jdk1.8 hashmap的底層實現; 存儲大數據量,樹的高度不可控, 數量越大,樹的高度越高; 500w行數據,2的n次方=500w數據量, n是樹的高度,也就是查詢次數;
通過散列可以快速獲取磁盤文件指針,對于指定索引查找文件非常快,但是對于范圍查找沒法支持。
本質是多路二叉樹; 葉節點具有相同的深度,葉節點的指針為空; 所有索引元素不重復; 節點中數據索引從左到右依次遞增的;
非葉子節點不存儲數據,只存儲索引(冗余)和指針,可以放更多的索引,樹高降低 ; 葉子節點包含所有索引字段; 葉子節點比b樹增加了指針連接; 葉子節點有雙向指針鏈接(首尾子節點還通過指針連接),提高區間訪問的性能,范圍查找;
MySQL每個B+樹節點最大存儲容量:16KB (指針+數據+索引)。假設我們一行數據大小為1K,那么一頁就能存16條數據,也就是一個葉子節點能存16條數據;再看非葉子節點,假設主鍵ID為bigint類型,那么長度為8B,指針大小在Innodb源碼中為6B,一共就是14B,那么一頁里就可以存儲16K/14=1170個(主鍵+指針) 那么一顆高度為2的B+樹能存儲的數據為:117016=18720條,一顆高度為3的B+樹能存儲的數據為:11701170*16=21902400(千萬級條)
show global status like `Innodb_page_size`
因此,B+樹存儲大數據量的表也可以非常高效的獲取數據,MySQL使用B+樹作為索引的數據結構。
存儲引擎最終作用于:表 ,不是數據庫 在mysql的安裝的根目錄下,有一個data目錄,里面存放的是所有表的數據。
MyISAM: MyISAM索引文件和數據文件是分離的(非聚集或稀疏); 主鍵索引和輔助主鍵索引存儲類似;
frm文件:存儲這張表的表結構 MYD文件:存儲這張表的所有數據行 MYI文件:存儲這張表的索引字段
InnoDB(聚集):
表數據文件本身是按照B+tree組織的一個索引結構文件 frm文件:存儲這張表的表結構 ibd文件:存儲這張表的所有數據行和索引字段 聚集(聚簇)索引----葉節點包含完整數據記錄
首先,為了滿足MySQL的索引數據結構B+樹的特性,必須要有索引作為主鍵,可以有效提高查詢效率,因此InnoDB必須要有主鍵。如果不手動指定主鍵,InnoDB會從插入的數據中找出不重復的一列作為主鍵索引,如果沒找到不重復的一列,InnoDB會在后臺增加一列rowId做為主鍵索引。
其次,索引的數據類型是整型,一方面整型占有的磁盤空間或內存空間相比字符串更少,另一方面整型比較比字符串比較更快速,字符串比較是先轉換為ASCII碼,然后再比較的。
最后,B+樹本質是多路多叉樹,如果主鍵索引不是自增的,那么后續插入的索引就會引起B+樹的其他節點的分裂和重新平衡,影響數據插入的效率,如果是自增主鍵,只用在尾節點做增加就可以。
主鍵索引和非主鍵索引維護各自的B+樹結構,當插入的數據的時候,由于數據只有一份,通過非主鍵索引獲取到主鍵值,然后再去主鍵索引的B+樹數據結構中找到對應的行數據,節省了內存空間;
如果非主鍵索引的葉子節點也存儲一份數據,如果通過非主鍵索引插入數據,那么要向主鍵索引對應的行數據進行同步,那么會帶來數據一致性問題。可以通過事務的方式解決,我們都知道使用事務后,就會對性能有所消耗。
聯合索引的底層存儲結構長什么樣?
定義聯合索引(員工級別,員工姓名,員工出生年月),將聯合索引按照索引順序放入節點中,新插入節點時,先按照聯合索引中的員工級別比較,如果相同會按照是員工姓名比較,如果員工級別和員工姓名都相同 最后是員工的出生年月比較。可以從圖中從上到下,從左到右看,第一個B+樹的節點 是通過聯合索引的員工級別比較的,第二個節點是 員工級別相同,會按照員工姓名比較,第三個節點是 員工級別和員工姓名都相同,會按照員工出生年月比較。
關于Mysql中索引的底層數據結構是什么問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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