一.InnoDB索引 　　InnoDB支持以下几种索引： B+树索引 全文索引 哈希索引 　　本文将着重介绍B+树索引。其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过。 　　哈希索引是自适应的，也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引，InnoDB会根据这张表 ...

转自： https://www.cnblogs.com/zhuyeshen/p/12082839.html 索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要 ...

接上一篇内容，InnoDB 的作者想到一种更灵活的方式来管理所有目录项，是什么？ 一、目录项记录页 其实这些用户目录项与用户记录很像，只是目录项中的两个列记录的是主键和页号而已，那么就可以复用之前存储用户记录的数据页来存储目录项。 为了区分用户记录和目录项，仍然使用 record_type ...

B+树索引其本质就是B+树在数据库中的实现，但是B+索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性，因此在数据库中，B+树的高度一般都在2～3层，也就是对于查找某一键值的行记录，最多只需要2到3次IO，这倒不错。因为我们知道现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO，2～3次的IO意味着查询时间只需0.02 ...

源头。 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引。 一种是B+树，一种是哈希 ...

1、文件很大，不可能全部存储在内存中，所以要存在磁盘上 2、索引的组织结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数（为什么用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关） 3、B+树所有的data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来，这样遍历叶子节点就能获得全部 ...

数据库中B+树索引的分裂并不总是从页的中间记录开始，这样可能会导致空间的浪费，例如下面的记录： 插入式根据自增顺序进行的，若这时插入10这条记录后需要进行页的分裂操作，那么根据B+树对半分裂的规则，会将记录5作为分裂点记录，分裂后得到下面两个页： 然而由于插入是顺序的，P1这个页中将 ...

一、B+树插入逻辑 1，如果结点不存在，则新生成一个结点，作为B+树的根结点，结束。2，如果结点存在，则查找当前数值应该插入的位置，定位到需要插入到叶子结点，然后插入到叶子结点。3，插入的结点如果未达到最大数量，结束。如果达到最大数量，则把当前叶子结点对半分裂：[m/2]个放入左结点，剩余放入右 ...