学习笔记—MySQL（十七）——索引(INDEX)的数据结构B+树

索引，数据库调查加速器和书籍目录指南有助于我们快速找到必要的信息。
在MySQL中，索引是一种结构化存储方法，可提高数据查询的效率。
如果没有索引，数据库必须逐步扫描整个表格，以找到匹配的数据记录，这通常效率低下，尤其是在数据量庞大的情况下。
由于索引，数据库可以快速找到某个数据记录所在的行或页面，从而显着改善了偏转性能。
###索引的实现和原理 - **准备搜索效率**：索引使用索引结构的数据排序和构建索引结构，以便查询过程可以直接跳过大多数数据线，并且只需要少量索引页面才能访问，这意味着访问大量访问并大大减少了码头的操作，并且已大大减少了码头。
- **结构选择**：MySQL的InnoDB存储引擎使用B+树作为索引结构。
B+树的每一层都指向下一个级别的几个节点，并且所有叶子节点都链接到形成单个链接列表，该链接列表方便，用于快速搜索，插入和删除。
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### iDext类型 - **群集索引**使用主键作为索引，数据和索引保存在同一位置。
- **第二级的索引**：不是凝胶量索引，如果查询非主要键字段，请首先通过辅助索引搜索主密钥值，然后使用群集索引获取完整的数据记录。
次级索引的叶节点不包含完整的数据线。
在Innodb中的B+结构索引上的注释 - **根节点的位置**：B+树的根节点的位置在创建后不会改变。
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- **最低存储规则**：每个页面必须保存至少2 个数据记录，以确保树的结构完整性和性能。
###索引使用和优化 - **主键选择**：避免使用过长的字段作为主键，降低次级索引的大小并提高查询效率。
- **字段顺序**：选择增量或接受字段作为降低数据适应频率并保持B+树效率的主要键。
###索引限制 - **空间分配**：索引结构需要额外的存储空间，特别是目录页面的占用。
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通过了解数据库中角色，索引的类型和使用的预防措施，我们可以更有效地设计和优化数据库结构，改善煎炸性能并减少不必要的资源消耗。

btree和b+tree?

理解是正确的。
创建索引操作时，系统将自动决定，而无需手动设置B树的订单m。
MySQL索引在施工过程中提供了两种类型的选项：哈希索引和b-Tree索引（默认为btree）。
在哈希索引的特定情况下，有优势，但是BTEE索引通常更为常见，因此很少选择哈希索引。

MySQL面试必备一之索引

MySQL访谈中索引的必要知识如下：B+树结构：InnoDB，Myisam和Speicher等MySQL存储引擎使用B+树结构来保存数据。
叶节点将所有数据存储在B+树中，并且树的高度通常在2 到4 层之间，这使得访问数据非常有效。
主键索引和群集索引：创建表时，默认情况下将主键用作索引，该键称为主键索引。
主键索引与表中的其他字段一起存储在叶节点中，该结构称为群集索引。
不是一个层索引与辅助索引：InnoDB可以为表的字段创建其他索引，这些索引被称为非集群索引或次要索引。
次级索引也是B+树结构，但其叶子节点存储了主要钥匙值，而不是实际数据。
查询过程：如果基于主键查询，请直接设置主键索引。
如果您基于辅助索引，则首先通过辅助索引获得主要键值，然后根据主要键值获得实际数据。
覆盖索引：覆盖索引可以优化查询效率，以便您可以将所有字段在辅助索引中获取，从而避免烘烤表进程。
工会指数：工会指数是为多个领域创建的指数，适用于多场需求方案。
公共指数的结构由非叶出现的几个字段组成。
索引下调：索引下调是由MySQL 5 .6 及更高的功能引入的。
在复合索引中，数据根据条件过滤，而无需互相要求的查询，从而提高了查询的效率。
MYISAM存储结构：Myisam还使用B+树结构来存储索引，但其叶子节点存储数据厂，没有实际数据。
Myisam表文件包含三个部分：FRM，MyD和Myi，它们存储了表结构，数据和索引。
InnoDB和Myisam：InnoDB和Myisam之间的差异在索引结构，交易支持，线路锁定和恢复机制方面存在差异。
InnoDB支持交易和外国钥匙，而Myisam不这样做。
B-Tree和B+树：B-Tree和B+树都是多节点树结构，但是B Tree具有无叶节点的数据，而B Tree仅留下数据。
MySQL将B+树结构用作索引结构，因为B+树形成了叶节点之间有序的链接列表，这有助于查询和分类过程的范围。

跳槽必看MySQL索引：B+树原理揭秘与索引优缺点分析

B+树原理被发现，索引的优点和缺点分析如下：显示B+树原理：数据结构：B+ Baum是相同层连接的平衡树数据结构，并且叶子节点通过矮人连接。
查询区域查询时，这种结构使B+树非常有效。
InnoDB索引结构：B+树在MySQLS InnoDB存储引擎中用作索引结构。
叶节点按主键进行排序，每个叶节点存储数据记录的主要键，以及数据记录的实际数据页面上的指针。
通过这种设计，InnoDB可以在进行区域查询和分类过程时有效地使用这些索引。
聚类索引和非集群索引：在InnoDB中，主要密钥索引是一个群集索引，可存储完整的数据记录。
非集群索引保存指定的索引列和主要键值，然后返回表以查询实际数据。
分析索引的优势和缺点：优点：提高查询速度：索引可以加快数据的访问并减少IO流程的数量。
支持有效的范围查询：B+树结构使范围，排序和其他操作有效。
缺点：创建和维护成本：索引的创建和维护需要额外的存储空间，如果插入，删除和更新数据，则必须相应地调整索引，从而增加维护成本。
可以影响数据维持效率：在插入，删除和更新大量数据的情况下，索引期望可以成为性能并降低数据期望的效率。
影响完整的表扫描性能：在某些情况下，索引的存在可能不如表的直接扫描，因为还必须跨越索引本身。
摘要：如果使用索引，则应根据特定方案和数据属性明智地选择索引类型，以实现最佳性能。
同时，他们还必须注意创建和维护索引的成本，以避免由于索引过多而引起的绩效问题。

图解 MySQL 索引：B-树、B+树

MySQL图形索引：B-TEE，B+树B-Pela索引定义：B-TEE是一种平衡的树数据结构，可以维护常规数据。
特征：数据分布在不同的节点之间，这可以加快数据输入速度，因为存储引擎不再需要执行表格的完整扫描才能获取数据。
但是，与B+树相比，B树在执行字符串搜索时应采用所有节点，这效率较低。
树索引B+：B+树的定义是B树的改进版本，也是数据库索引使用的存储结构。
在B+树中，所有数据都存储在叶关节中，而非叶片仅存储索引信息的密钥值。
特征：数据集：所有数据都集中在叶关节中，而非韧带节点仅存储索引信息，从而提高了更有效的搜索效率。
顺序方法：叶接头通过指标连接，可以很容易地是顺序访问，从而提高了字符串搜索的效率。
平衡：B+树保持平衡，确保树的高度随着数据量的增加而增加，从而确保搜索效率的稳定性。
IO的效率：由于树B+仅存储索引信息的非齿轮接头，叶子接头存储电流数据和叶子接头通过指示器连接，从而在寻找数据时更有效地进行了IO操作。
为什么MySQL索引使用B+树作为默认情况而不是其他数据结构的索引：尽管可以快速定位，但它没有顺序，高IO复杂性，并且不适合串联搜索。
二进制树：树的高度不均匀，不能自负。
红树和黑树：随着数据量的增加，树的高度也会增加，从而导致IO的高成本，并且不适合大型索引结构。
为什么官方建议使用主要的自我生长密钥作为索引减少页面的共享：主要的自我生长键是连续的，并且在插入过程中可以减少页面的共享。
减少数据移动：每个插入都插入到末端，从而降低了数据移动的频率。
提高搜索效率：与B+树的特性相结合，主要的自我生长键使索引结构更加紧凑并提高搜索效率。