mysql索引使用的数据结构

大家好，今天小编来为大家解答mysql索引使用的数据结构这个问题，mysql中的索引结构很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

文章目录：

• 1、为什么mysql的数据结构用的是b+而不是b
• 2、为什么要用B+树结构
• 3、mysql的索引用的什么数据结构
• 4、mysql索引的数据结构,为什么用b+树
• 5、mysql索引使用的是Btree还是B+tree?为什么
• 6、怎样正确创建MySQL索引的方法详解

为什么mysql的数据结构用的是b+而不是b

mysql的数据结构用的是b+而不是b 红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件及数据库普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

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。

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。

这样就去除了Secondary B+Tree对数据页的依赖，而数据就变成了Clustered B+Tree（簇索引对应的B+Tree）独占的了。对数据页的拆分及合并操作，仅影响Clustered B+Tree. 因此InnoDB的数据文件中存储的实际上就是多个孤立B+Tree。

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。

为什么要用B+树结构

1、与B树不同的是，B+树中的所有键值对都存储在叶子节点中，并且每个节点中的键值对数量限制更严格。这种结构使得B+树在范围查询和顺序查找方面表现得更加优秀。在顺序查找过程中，B+树的查找效率与B树相似。

2、B+树是一种树数据结构，是一个n叉树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。B树是一种多叉的AVL树。

3、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

mysql的索引用的什么数据结构

MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。

B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。

Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引（B+Tree索引）。

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

mysql的数据结构用的是b+而不是b 红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件及数据库普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

mysql索引的数据结构,为什么用b+树

1、B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。

2、MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。B 树是一种多叉的 AVL 树。B-Tree 减少了 AVL 数的高度，增加了每个节点的 KEY 数量。

3、B+树是一种树数据结构，是一个n叉树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。B树是一种多叉的AVL树。

4、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

mysql索引使用的是Btree还是B+tree?为什么

1、这样就去除了Secondary B+Tree对数据页的依赖，而数据就变成了Clustered B+Tree（簇索引对应的B+Tree）独占的了。对数据页的拆分及合并操作，仅影响Clustered B+Tree. 因此InnoDB的数据文件中存储的实际上就是多个孤立B+Tree。

2、mysql的数据结构用的是b+而不是b红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件及数据库普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

3、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

怎样正确创建MySQL索引的方法详解

多列索引处理多维度搜索，添加多列索引：ALTER TABLE TABLE_NAME ADD INDEX INDEX_NAME （column1， column2， column3）提升复杂查询性能。

这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

直接在内存中查找索引，不用再磁盘中。 建立索引是有代价的，当update、dte语句时，会使得索引更新，将耗掉更多的时间。可以使用mysqlreport报告，了解lect、update、dte、inrt、replace各语句所占的百分比。

不要盲目建立索引 ， 先分析再创建 索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。

OK，关于mysql索引使用的数据结构和mysql中的索引结构的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。