MySQL【九】树

MySQL树

 

树状图是一种 数据结构,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具备层次关系的 集合。把它叫作“树”是由于它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
它具备如下的特色:每一个结点有零个或多个子结点;没有父结点的结点称为根结点;每个非根结点有且只有一个父结点;除了根结点外,每一个子结点能够分为多个不相交的子树
根结点 : A   
父节点 : A是B,C的父节点
叶子节点:D,E是叶子节点
树的深度/树的高度:高度为3

B+树

前面讲了索引的基本原理,数据库的复杂性,又讲了操做系统的相关知识,目的就是让你们了解,任何一种数据结构都不是凭空产生的,必定会有它的背景和使用场景,咱们如今总结一下,咱们须要这种数据结构可以作些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么咱们就想到若是一个高度可控的多路搜索树是否能知足需求呢?就这样,b+树应运而生(B+树是经过二叉查找树,再由平衡二叉树,B树演化而来)。html

b+树性质

索引字段要尽可能的小

经过上面的分析,咱们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每一个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)N,当数据量N必定的状况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,若是数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为何每一个数据项,即索引字段要尽可能的小,好比int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为何b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度降低,致使树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。数据库

索引的最左匹配特性

当b+树的数据项是复合的数据结构,好比(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来创建搜索树的,好比当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来肯定下一步的所搜方向,若是name相同再依次比较age和sex,最后获得检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪一个节点,由于创建搜索树的时候name就是第一个比较因子,必需要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。好比当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树能够用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,因此只能把名字等于张三的数据都找到,而后再匹配性别是F的数据了, 这个是很是重要的性质,即索引的最左匹配特性。数据结构

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