b-tree

In MySQL, an index type is a b-tree, and access an element in a b-tree is in logarithmic amortized time O(log(n)) . On the other hand, accessing an element in a hash table is in O(1) . Why is a hash table not used instead of a b-tree in order to access data inside a database? The Surrican You can only access elements by their primary key in a hashtable. This is faster than with a tree algorithm ( O(1) instead of log(n) ), but you cannot select ranges ( everything in between x and y ). Tree algorithms support this in Log(n) whereas hash indexes can result in a full table scan O(n) . Also the

As a programmer when should I consider using a RB tree, B- tree or an AVL tree? What are the key points that needs to be considered before deciding on the choice? Can someone please explain with a scenario for each tree structure why it is chosen over others with reference to the key points? Take this with a pinch of salt: B-tree when you're managing more than thousands of items and you're paging them from a disk or some slow storage medium. RB tree when you're doing fairly frequent inserts, deletes and retrievals on the tree. AVL tree when your inserts and deletes are infrequent relative to

Mysql索引 在 MySQL 中，主要有四种类型的索引，分别为： B-Tree 索引， Hash 索引， Fulltext 索引和 R-Tree 索引。 B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。Archive 引擎直到 MySQL 5.1 才支持索引，而且只支持索引单个 AUTO_INCREMENT 列。 不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。 一般来说， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node(叶子节点) ， 而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为 B-Tree 索引。当然，可能各种数据库（或 MySQL 的各种存储引擎） 在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree，也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造， 在每一个Leaf

看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看 MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引能干什么? 提高数据查询的效率。 索引：排好序的快速查找数据结构！索引会影响where后面的查找，和order by 后面的排序。 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。 ​ 1️⃣中所描述的是索引存储时保存的形式，2️⃣是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。 就像手机分类：安卓手机，IOS手机 与 华为手机，苹果手机，OPPO手机一样。 普通索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引 ：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引 ：即一个索引包含多个列 聚簇索引(聚集索引)：

一、MySQL 的主要适用场景 1、Web网站系统 2、日志记录系统 3、数据仓库系统 4、嵌入式系统 二、 MySQL 架构图： 三、 MySQL 存储引擎概述 1 ） MyISAM 存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中，每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件。首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件，另外还有.MYD和.MYI文件，分别存放了表的数据（.MYD）和索引数据（.MYI）。每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储，也就是说不管这个表有多少个索引，都是存放在同一个.MYI文件中。 MyISAM支持以下三种类型的索引： 1、B-Tree索引 B-Tree索引，顾名思义，就是所有的索引节点都按照balancetree的数据结构来存储，所有的索引数据节点都在叶节点。 2、R-Tree索引 R-Tree索引的存储方式和b-tree索引有一些区别，主要设计用于为存储空间和多维数据的字段做索引，所以目前的MySQL版本来说，也仅支持geometry类型的字段作索引。 3、Full-text索引 Full-text索引就是我们长说的全文索引，他的存储结构也是b-tree。主要是为了解决在我们需要用like查询的低效问题。 2 ） Innodb 存储引擎 1、支持事务安装 2、数据多版本读取 3、锁定机制的改进 4

BTree和B+Tree详解 B+树索引是B+树在 数据库 中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、 平衡二叉树（AVLTree）和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。 二叉查找树 二叉树具有以下性质：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 如下图所示就是一棵二叉查找树， 对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1，深度为2的查找次数为2，深度为n的节点的查找次数为n，因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次 二叉查找树可以任意地构造，同样是2,3,5,6,7,8这六个数字，也可以按照下图的方式来构造： 但是这棵二叉树的查询效率就低了。因此若想二叉树的查询效率尽可能高，需要这棵二叉树是平衡的，从而引出新的定义——平衡二叉树，或称AVL树。 平衡二叉树（AVL Tree） 平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。下面的两张图片，左边是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差<=1；右边的不是AVL树，其根节点的左子树高度为3，而右子树高度为1； 如果在AVL树中进行插入或删除节点

I am doing a project in which I require btree or b+tree data structure. Does anyone know of an existing implementation of btree or b+tree (with insert, delete, search algorithms)? It should accept string as input and form btree or b+tree of these string. Jørn Schou-Rode In the lack of details about the problem that you need to solve, I am going to allow myself to suggest an alternative solution that might solve your problem: use a red/black tree instead. The red/black tree can be thought of as a b-tree, as explained on Wikipedia : A red-black tree is similar in structure to a B-tree of order 4

一，前言　 ​ 上一篇内容说到了MySQL存储引擎的相关内容，及数据类型的选择优化。下面再来说说索引的内容，包括对B-Tree和B+Tree两者的区别。 1.1，什么是索引 ​ 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种 数据结构 ， 对性能的提升有很大的帮助，尤其当表中数量较大的情况下，索引正确的使用可以对性能提升几个数量级。 但是索引经常被忽略，不恰当的索引对性能可能还会带来负面效果。 1.2，什么时候添加索引 主键自动建立主键索引(唯一索引) where字句中的列，频繁作为查询字段的列 表连接关联的列 排序用到的列 索引的基数越大(选择性大)，索引的效率就越高 什么叫基数越大，比如手机号，每个列都具有不同的值，非常好区别，这个就适合建立索引，而性别这样的字段，因为只有两个值，以不适合建立索引，就是区分度高低的问题。 1.3，不适合添加索引 表中数据太少 频繁修改的字段 数据重复且分布平均的字段 1.4，索引的分类 ​ 单值索引： 即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。 ​ 唯一索引： 索引列的值必须唯一，但是允许有空值。 ​ 复合索引： 即一个索引包含多个列。 ​ 全文索引： 使用fulltext创建全文索引。 在旧版MySQL中全文索引只能用在MyISAM表格的char、varchar和text的字段上。新版的MySQL5.6.24上InnoDB引擎也加入了全文索引。