MySQL的InnoDB索引结构采用B+树，B+树什么概念呢，二叉树大家都知道，我们都清楚随着叶子结点的不断增加，二叉树的高度不断增加，查找某一个节点耗时就会增加，性能就会不断降低，B+树就是解决这个问题的。看下图我们说说B树的特点，很明显一个节点存储的数

　　①所有非叶子节点至多拥有两个儿子；　　③非叶子节点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；　　①定义任意非叶子节点最多有M个儿子；且M>2；　　B*树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子节点再增加指向兄弟的指针；

说白了，索引问题就是一个查找问题。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，

本文将为大家介绍B树和B+树，首先介绍了B树的应用场景，为什么需要B树；然后介绍了B树的查询和插入过程；最后谈了B+树针对B树的改进。B树是一种为辅助存储设计的一种数据结构，普遍运用在数据库和文件系统中。大家的第一反应肯定是二叉查找树，下面先谈谈为什么二叉

为什么要进行SQL优化呢？很显然，当我们去写sql语句时：。select from join on where 条件 group by 分组 having过滤组 order by排序 limit限制查询个数。索引在数据库中是关键字insex,用官方的定义的

M路搜索树主要用于解决数据量大无法全部加载到内存的数据存储。但是在每个节点确定数据就越慢，但是B树关注的是磁盘性能瓶颈，所以在单个节点搜索数据的开销可以忽略。B+树结构跟B树基本一致，唯一的区别是B+树的叶子节点之间通过指针相连形成一个链表，故便于遍历所有

如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销；

前言了解B树和哈希数据结构有助于预测查询在这些使用不同索引数据结构的存储引擎上的执行情况，特别是对于MEMORY存储引擎,它是允许您选择B树或哈希作为索引的存储引擎。如果使用LIKE 或to LIKE且是一个不以通配符开头的常量字符串，则索引也可用于比较

本文是左耳耗子推荐的Medium上的一篇关于MySQL的文章Some study on database storage internals，本人觉得文章十分好，就取得了作者的许可，自行进行了翻译，原文链接见文末。本文是一篇介绍性的文字，所以文中并没有对一

概述Oracle数据表三种基本类型：堆表Heap Table、索引组织表IOT和聚簇表Cluster。在我们日常中，最常用也是适应性最好的一种数据表就是堆表Heap Table。一般在没有特殊性能缺陷和特性要求的情况下，堆表是我们首先的选项。之前已经详细介

出版日期：2012年11月。更多关于 》》》《Oracle索引技术》。《oracle索引技术》由三位经验丰富的顶级oracledba联手打造，介绍了oracle的各种索引类型。索引是用于提高查询性能的数据库对象，但如果使用不当，也可能导致查询性能下降。此外

概述这里续一下上次讲索引时提的问题：为什么说B+树比B树更适合做文件索引呢？下面先从两张图来介绍下B树和B+树，然后再说下原因。不同于B树只适合随机检索，B+树同时支持随机检索和顺序检索；B+树的磁盘读写代价更低。因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有

引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大，大的查询要从硬盘加载数据到内存当中。B树、B-树、B+树、B*树四种数据结构在索引中的运用，这四种数据结构的顺序必须是这样的。

今天我们讨论下Oracle数据库中最常用的B树索引，首先我们先来看一下Oracle数据库里B树索引的结构。从图中我们可以看出，Oracle数据库里的B树索引就好像一颗倒长的树，它包含两种类型的数据块。对于唯一性B树索引而言，ROWID是存储在索引行的行头，

为什么要进行SQL优化呢？很显然，当我们去写sql语句时：。1会发现性能低 2.执行时间太长， 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳，以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理SQL语句执行过程分析。select from join on whe

MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引，本文讨论两个问题：。为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？索引结构的选择基于这样一个性质：大数据量时，索引无法全部装入内存。假设

我们知道SQLSERVER的数据行的存储有两种数据结构：A： 堆 B ：B树。数据按照这种两种的其中一种来排序和存储，学过数据结构的朋友应该知道二叉树，为什麽用二叉树，因为方便用二分查找法来快速。使用双向链表首尾相连。堆表只依靠表里的IAM页将堆的页面联系

看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景., K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；非叶子结点的指针：P[1], P[2], …

MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引，本文讨论两个问题：。为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？为什么索引无法全部装入内存索引结构的选择基于这样一个性质：大数据量时，