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石家庄网站设计,百度做广告怎么做,商城网站建设论文,苏州优化网站排名B-Tree二叉树的缺点#xff1a;B-Tree#xff08;多路 平衡查找树#xff09;BTree01-标准的BTree结构演变过程#xff1a;分裂时中间元素向上分裂#xff0c;同时该中间元素会停留在分裂后的右子树中#xff0c;这样才能保证所有的数据会出现在叶子结点相对于B-Tree区别…B-Tree二叉树的缺点B-Tree多路平衡查找树BTree01-标准的BTree结构演变过程分裂时中间元素向上分裂同时该中间元素会停留在分裂后的右子树中这样才能保证所有的数据会出现在叶子结点相对于B-Tree区别所有的数据都会出现在叶子节点叶子节点形成一个单向链表02-MySQL索引中的BTree结构MySQL索引数据结构对经典的BTree进行了优化。在原BTree的基础上增加一个指向相邻叶子节点的链表指针就形成了带有顺序指针的BTree提高区间访问的性能Hash哈希索引就是采用一定的hash算法将键值换算成新的hash值映射到对应的槽位上然后存储在hash表中如果两个(或多个)键值映射到一个相同的槽位上他们就产生了hash冲突也称为hash碰撞可以通过链表来解决Hash索引特点Hash索引只能用于对等比较(in)不支持范围查询between ...无法利用索引完成排序操作Hash运算出来的结果是无序的查询效率高通常不存在hash冲突的情况只需要一次检索就可以了效率通常要高于Btree索引存储引擎支持在MySQL中支持hash索引的是Memory存储引擎而InnoDB中具有自适应hash功能hash索引是InnoDB存储引擎根据BTree索引在指定条件下自动构建的为什么InnoDB存储引擎选择使用Btree索引结构相对于二叉树层级更少搜索效率高对于B-Tree无论是叶子节点还是非叶子节点都会保存数据这样导致一页中存储的键值减少指针跟着减少在保存相同数据量的情况下只能增加树的高度导致性能降低如果采用BTree索引结构不管查找哪一个数据都要到叶子结点当中才能找到对应的数据搜索效率更稳定在BTree索引结构中叶子结点形成了一个双向链表便于范围搜索和排序相对Hash索引Btree支持范围匹配及排序操作这个可以作为面试题好好理解下