Pourquoi MySQL utilise-t-il B-Tree

Les principales raisons pour lesquelles MySQL utilise b-tree comme structure d'index sont les suivantes : 1. Un équilibrage efficace est une structure de données arborescente auto-équilibrée qui peut automatiquement ajuster la structure arborescente pour maintenir l'équilibre ; s'adapter aux caractéristiques du stockage sur disque, la taille du nœud du B-tree est généralement définie pour être la même que la taille de la page, de sorte qu'un nœud puisse être chargé dans la mémoire pour le fonctionnement 3. Prise en charge de la requête de plage, chaque nœud est organisé ; dans l'ordre en fonction de la taille de la valeur clé ; 4. Convient pour un accès aléatoire. Chaque nœud contient plusieurs éléments d'index, qui peuvent être rapidement localisés en fonction des conditions de requête.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, version MySQL 8, ordinateur Dell G3.

Les principales raisons pour lesquelles MySQL choisit d'utiliser B-tree (arbre équilibré) comme structure d'index sont les suivantes :

1. Équilibrage efficace :

   B-tree est une structure de données arborescente auto-équilibrée. Ajustez automatiquement la structure de l'arbre pour maintenir l'équilibre. La valeur clé sur chaque nœud peut être divisée en plusieurs intervalles, permettant à chaque nœud de stocker plus d'éléments d'index. Cet équilibre garantit que dans le pire des cas, la complexité temporelle des opérations de recherche, d'insertion et de suppression d'arbre B est de O (log n).

2. Adaptation aux caractéristiques de stockage sur disque :

   B-tree est largement utilisé dans les index de bases de données car il s'adapte aux caractéristiques de stockage sur disque. La taille du nœud du B-tree est généralement définie pour être la même que la taille de la page, de sorte qu'un nœud puisse être chargé dans la mémoire pour fonctionner, réduisant ainsi le nombre d'accès d'E/S au disque et améliorant l'efficacité des requêtes. Dans le même temps, la fonction d’auto-équilibrage de B-tree rend également les frais liés au maintien de l’index relativement faibles.

3. Prend en charge les requêtes de plage :

   B-tree est ordonné et chaque nœud est ordonné en fonction de la taille de la valeur clé. Cela permet à B-tree de prendre facilement en charge les requêtes de plage, telles que supérieure à une certaine valeur, inférieure à une certaine valeur, dans une certaine plage de valeurs et d'autres opérations de requête.

4. Convient pour un accès aléatoire :

   L'équilibre et l'ordre de B-tree le rendent très efficace pour prendre en charge l'accès aléatoire. Chaque nœud contient plusieurs éléments d'index et l'élément d'index cible peut être rapidement localisé en fonction des conditions de requête sans avoir besoin d'une analyse globale.

En résumé, B-tree, en tant que structure arborescente auto-équilibrée efficace, peut bien s'adapter aux caractéristiques de stockage sur disque et prend en charge des requêtes de plage efficaces et un accès aléatoire, il a donc été sélectionné comme structure d'index par MySQL.

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