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mongo和mysql索引有什么不同?

1、稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。

2、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。

3、mongoose.schema和mysql.schema是两种不同的数据库模式设计语言。mongoose.schema是Mongoose库（一个基于Node.js的ODM库）中的一种规范化、声明式的数据模型语法，用于在MongoDB数据库中定义模型和模式。

4、在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

5、在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

mysql索引的数据结构,为什么用b+树

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。

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。

\x0d\x0a从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。

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。

结合MySQL中Innodb存储引擎索引结构来看的话……教科书上的B+Tree是一个简化了的，方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时，为了更好的性能或者降低实现的难度，都会在细节上进行一定的变化。

共享:文件系统为什么采用B+树,而不是B-树

1、所以，B-树占用的空间相对比较大，io操作时劣势明显，即使运算时间相对比较短，但是总体上效率不如B+树。

2、在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点，但在B+树中，内部节点都是键，没有值。叶子节点同时存放键和值B+树的叶子节点有一条链相连，而B+树的叶子节点各自独立。

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、mysql的数据结构用的是b+而不是b 红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。