b+树

数据结构与算法笔记：高级篇 - B+树：MySql数据库索引是如何实现的？作为一名软件开发工程师，你对数据库肯定再熟悉不过了。MySQL 作为主流的数据库存储系统，它在我们的业务开发中，有着举足轻重的地位。在工作中，为了加速数据库中数据的查找速度，我们常用的处理思路是，对表中的数据创建索引。那你是否考虑过，数据库索引是如何实现的呢？底层使用的是什么数据结构和算法呢？

【数据结构】心里有 “B树“ 么？在学习数据库之前，博主觉得有必要学习B树系列，以便之后更好地了解其原理，既然说到这里了，那就再说几句，数据库是帮助我们管理存在硬件当中的数据，如果要从中读取数据，就要考虑到硬件的读取速度目前大概在ms级别，即10的负3次方秒，说到这你可能会觉得硬件读取也不慢，但是没有对比就没有伤害，内存的读取速度目前在ns级别，即10的负9次方秒，两者之间相差100万倍，这个可是很恐怖的，也就是说内存1秒做的功，磁盘要花费12天才能做完，这可谓之一个天上一个地下。那么为了提高在磁盘中查找数据的效率，就要尽可能降低磁盘IO

【数据库】为何选择B+树作为索引？与红黑树、B树的对比摘要：数据库索引是数据库系统中至关重要的组成部分，影响着数据检索的效率和性能。本文将探讨为何数据库选择B+树作为索引的原因，并分别分析红黑树和B树在此场景中的劣势。

大星星不见了

MySQL-知识点详解本文简要介绍了MySQL数据库的关键内容，包括数据类型、SQL语句、索引类型以及数据库优化等方面。详细讨论了各种数据类型，比较了DATETIME和TIMESTAMP类型，解释了SQL语句的执行顺序和数据库连接方式，介绍了MySQL索引的概念和优缺点，最后简要介绍了聚簇索引和非聚簇索引的区别。

敲键盘的小夜猫

数据结构篇：深度剖析跳跃表及与B+树优劣分析本文旨在探讨跳跃表的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B+树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构。

布布要成为最负责的男人

Java后端面试：MySQL面试篇（底层事务、SQL调优）👨‍🎓作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习 🌌上期文章：Java后端面试：Redis面试篇（原理+场景题） 📚订阅专栏：Java后端面试希望文章对你们有所帮助

【高阶数据结构】B+树B+树是B树的变形，是在B树基础上优化的多路平衡搜索树，B+树的规则跟B树基本类似，但是又在B树的基础上做了一些改进优化。

MySQL索引原理以及SQL优化熟悉C++的同学知道，上述案例中，我们map底层是一颗红黑树，一个节点存储了一对kv（键值对），k是int类型，v是结构体类型。我们把大量的数据记录到这颗红黑树中。

【面经】讲一下mysql的b+树

【存储】lotusdb的原理及实现最近看了lotusdb的源码。lotusdb是一个golang实现的嵌入式的持久化kv存储。从整体设计上看，lotusdb采用了类似LSM树的架构，并采用了针对SSD的优化，将key和value分开存储。在此基础上，lotusdb将LSM树中存储key的SST使用B+树或者hash table的索引替换。lotusdb作者认为该设计消除了多级SST带来的读放大问题，使lotusdb的读性能更加稳定。这确实没有问题，这样的设计使lotusdb平衡了B+树和LSM树的缺点，同时也平衡了两者的优点，使得lotu

从InnoDB索引的数据结构，去理解索引该篇我们都是基于 InnoDB 存储引擎的大前提下讨论的，如文中未明确指出存储引擎，一律说的是 InnoDB.

面试常考数据结构：红黑树、B树、B+树各自适用的场景分页：现代操作系统都使用虚拟内存来印射到物理内存，内存大小有限且价格昂贵，所以数据的持久化是在磁盘上。虚拟内存、物理内存、磁盘都使用页作为内存读取的最小单位。一般一页为4KB（8个扇区，每个扇区512B，8*512B=4KB）。

为什么MySQL索引选择B+树而不使用B树？分析：数据结构在线动态展示：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

B树和B+树&MySQL为什么用B+树?原文链接：https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/115130286

【MySQL】索引本期我们好好唠唠索引目录一、索引的概念二、索引的重要性三、对于索引的理解

脱发的老袁

【数据结构】二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点），没有限制节点的顺序。特点是简单直观，易于实现，但查找效率较低。