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2021-03-14 11:23
考研計算機b+樹資料庫索引,一張資料頁能儲存多少個索引節點?
3
回覆列表
1 # 鬧鈴不響了
先從資料結構的角度來答。
題主應該知道B-樹和B+樹最重要的一個區別就是B+樹只有葉節點存放資料,其餘節點用來索引,而B-樹是每個索引節點都會有Data域。這就決定了B+樹更適合用來儲存外部資料,也就是所謂的磁碟資料。從Mysql(Inoodb)的角度來看,B+樹是用來充當索引的,一般來說索引非常大,尤其是關係性資料庫這種資料量大的索引能達到億級別,所以為了減少記憶體的佔用,索引也會被儲存在磁碟上。那麼Mysql如何衡量查詢效率呢?磁碟IO次數,B-樹(B類樹)的特定就是每層節點數目非常多,層數很少,目的就是為了就少磁碟IO次數,當查詢資料的時候,最好的情況就是很快找到目標索引,然後讀取資料,使用B+樹就能很好的完成這個目的,但是B-樹的每個節點都有data域(指標),這無疑增大了節點大小,說白了增加了磁碟IO次數(磁碟IO一次讀出的資料量大小是固定的,單個數據變大,每次讀出的就少,IO次數增多,一次IO多耗時啊!),而B+樹除了葉子節點其它節點並不儲存資料,節點小,磁碟IO次數就少。這是優點之一。另一個優點是什麼,B+樹所有的Data域在葉子節點,一般來說都會進行一個最佳化,就是將所有的葉子節點用指標串起來。這樣遍歷葉子節點就能獲得全部資料,這樣就能進行區間訪問啦。至於MongoDB為什麼使用B-樹而不是B+樹,可以從它的設計角度來考慮,它並不是傳統的關係性資料庫,而是以Json格式作為儲存的nosql,目的就是高效能,高可用,易擴充套件。首先它擺脫了關係模型,上面所述的優點2需求就沒那麼強烈了,其次Mysql由於使用B+樹,資料都在葉節點上,每次查詢都需要訪問到葉節點,而MongoDB使用B-樹,所有節點都有Data域,只要找到指定索引就可以進行訪問,無疑單次查詢平均快於Mysql(但側面來看Mysql至少平均查詢耗時差不多)。總體來說,Mysql選用B+樹和MongoDB選用B-樹還是以自己的需求來選擇的。
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先從資料結構的角度來答。
題主應該知道B-樹和B+樹最重要的一個區別就是B+樹只有葉節點存放資料,其餘節點用來索引,而B-樹是每個索引節點都會有Data域。這就決定了B+樹更適合用來儲存外部資料,也就是所謂的磁碟資料。從Mysql(Inoodb)的角度來看,B+樹是用來充當索引的,一般來說索引非常大,尤其是關係性資料庫這種資料量大的索引能達到億級別,所以為了減少記憶體的佔用,索引也會被儲存在磁碟上。那麼Mysql如何衡量查詢效率呢?磁碟IO次數,B-樹(B類樹)的特定就是每層節點數目非常多,層數很少,目的就是為了就少磁碟IO次數,當查詢資料的時候,最好的情況就是很快找到目標索引,然後讀取資料,使用B+樹就能很好的完成這個目的,但是B-樹的每個節點都有data域(指標),這無疑增大了節點大小,說白了增加了磁碟IO次數(磁碟IO一次讀出的資料量大小是固定的,單個數據變大,每次讀出的就少,IO次數增多,一次IO多耗時啊!),而B+樹除了葉子節點其它節點並不儲存資料,節點小,磁碟IO次數就少。這是優點之一。另一個優點是什麼,B+樹所有的Data域在葉子節點,一般來說都會進行一個最佳化,就是將所有的葉子節點用指標串起來。這樣遍歷葉子節點就能獲得全部資料,這樣就能進行區間訪問啦。至於MongoDB為什麼使用B-樹而不是B+樹,可以從它的設計角度來考慮,它並不是傳統的關係性資料庫,而是以Json格式作為儲存的nosql,目的就是高效能,高可用,易擴充套件。首先它擺脫了關係模型,上面所述的優點2需求就沒那麼強烈了,其次Mysql由於使用B+樹,資料都在葉節點上,每次查詢都需要訪問到葉節點,而MongoDB使用B-樹,所有節點都有Data域,只要找到指定索引就可以進行訪問,無疑單次查詢平均快於Mysql(但側面來看Mysql至少平均查詢耗時差不多)。總體來說,Mysql選用B+樹和MongoDB選用B-樹還是以自己的需求來選擇的。