mysql:索引之二叉树初步理解
1、简介mysql索引的数据结构是树，常用的存储引擎innodb采用的是B+Tree。这里对B+Tree及其相关的查找树进行简要介绍。
2、二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。
3、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？索引非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
4、它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本，仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子，以下的讲解将会反复用到它。
5、如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。
6、大部分MySQL索引(PRIMARY KEY， UNIQUE，INDEX 和 FULLTEXT)都是以B树方式存储。只有空间类型的字段使用R树存储，MEMORY (HEAP)表支持哈希索引。字符串默认都是自动压缩前缀和后缀中的空格。
如何写索引,让查询速度快
使用索引提高查询速度前言在web开发中，页面模板，业务逻辑(包括缓存、连接池)和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。
把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。
若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
MySQL 添加索引后可以提高查询速度的原理是，索引可以类比为一本书的目录，能够快速定位到需要的数据，而不需要扫描整个表。
应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，从而减轻网络负担，能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度。在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列，算法的结构尽量简单。
mysql如何创建二叉树
在二叉树中有一种平衡二叉树，通过平衡算法可以让二叉树两边的节点平均分布，这样就能让所有的索引查找都在一个近似的时间内完成。
二叉树建立方法：我们要明确的一点是只有中序是无法创建二叉树的，它要结合先序，两者相联系才可以。根据二叉树的图，得出先序的顺序是ABDECFG，而与此同时的中序DBEAFCG，根据这个建立。
在MySQL中，建立一个索引并不一定就有一个B+树。这取决于表的存储引擎和索引类型。
为什么MySQL使用B+树文章
1、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
2、B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。
3、数据库系统和文件系统一般都采用 B+ 树来存储索引信息，B+ 树兼顾写和读的性能，最极端时检索复杂度为 O(logN)，其中 N 指的是节点数量，logN 表示对磁盘 IO 扫描的总次数。
4、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
5、其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
6、mysql是一个关系型数据库管理系统，B+树是应文件系统所需而出的一种B-树的变型树。
关于mysql索引二叉树原理和mysql索引的算法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。