对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是B树结构，可以加速SQL查询。但对于B树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B树聚簇索引，B树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补充说明，希望能对读者有帮助。

二叉树层次建树二叉树（BinaryTree）是由有限个结点组成的集合，它或者为空集合，或者仅含一个根结点，或者由一个根结点和两棵互不相交的左、右子树组成。树为空即根节点为空。二叉树的基本形态如下图：a：空的二叉树，treeNULL。b：只有空节点的二叉树，

InnoDB存储引擎索引：B树索引：不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只是被查找数据行所在的页。然后把页加载到内存，在查询所要的数据。全文索引：哈希索引：InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引B树索引在数据库中的高度一般是2~4层，所以查询最多需要2到4次IO。B树索引分为聚

MySQL索引（二）B树在磁盘中的存储回顾!w200(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bb8c395de7ffd25b8826c09d6cfe97ebbc0.jpg)上一篇文章《MySQL索引为什么要用B树》(https://www.oschina.

1、为什么索引遵循最左匹配原则？　　当B树的数据项是符合的数据结构，比如（name,age,sex)的时候，B树是按照从左到右的顺序建立搜索树的。比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候

MySQL面试索引相关1.什么是索引?索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.1.索引是个什么样的数据结构呢?索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B树索引.

InnoDB底层存储结构为B树，B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/fafbd5942eb12664d41e90a4907dec223b2.png)索引（Index）是帮助

题目描述给定一个二叉搜索树的根结点root,返回树中任意两节点的差的最小值。!(https://uploadimages.jianshu.io/upload_images/97388075b2ef3e526250878.PNG?imageMogr2/autoorient/strip|imageView2/2/w/505)

     我们知道数据的存储和检索是两个很重要的功能，当我们的数据量大了，怎么能快速的检索数据呢，答案是使用索引，可索引具体的技术实现有很多，选择哪一种呢，我就以mysql为例记录下它为什么选择了B树作为索引的实现方式。1. 索引简介　　索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找

平衡二叉搜索树平衡二叉搜索树（BalancedBinarySearchTree）的每个节点的左右子树高度差不超过1，它可以在O(logn)时间复杂度内完成插入、查找和删除操作，最早被提出的自平衡二叉搜索树是AVL树。AVL树在执行插入或删除操作后，会根据节