2025年Java面试宝典重磅发布!这份资料深度解析B树/B+树高频面试题,涵盖MySQL索引底层实现原理,特别适合备战大厂技术面试的开发者。通过真实案例讲解B树存储量计算方法,揭示树高与存储容量的关系,分析键值长度、填充因子等关键影响因素。资料包含阿里云RDS压测数据、B+树优化方案及分库分表实战经验,助你掌握索引性能调优核心技巧。现在点击百度网盘链接即可免费获取,配合文章阅读效果更佳,快速提升数据库索引相关的面试通过率!
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前阵子帮学弟模拟面试,他卡在了"B树能存多少数据"这道题。后来我发现,这个问题不仅能考察候选人对B树结构的理解,还能验证其对数据库索引底层原理的实战认知。咱们以MySQL的InnoDB引擎为例,它的索引正是采用B+树结构。
先明确两个关键参数:阶数m和树高h。阶数决定每个节点最多存放多少子节点指针,树高则代表数据分布的层级。存储总量= (m^(h) - 1) * 单节点容量
但实际工程中要考虑页大小。比如MySQL默认页16KB,假设主键用bigint(8字节),页指针6字节,那么单页最多存放的键值对数量为:
16KB / (8+6) ≈ 1170条
当树高为3时:
根节点1页 → 第二层1170页 → 第三层1170×1170≈137万页
按每页16KB计算,总数据量≈137万×16KB=21GB
这里要注意叶子节点是否存储数据。在B+树中只有叶子节点存数据,非叶子节点仅存索引键和指针,这种结构能比普通B树存储更多数据
举个例子:同样存1亿条用户数据
用int主键(4字节)的B+树高度为3
用varchar(32)做主键时树高可能涨到4层,查询效率下降30%
假设现在要设计用户表:
每个索引页可用空间:16KB - 128B = 16240B
单页键值容量:16240 / (8+6) ≈ 1160条
当树高为3时总记录数≈1160×1160×1160≈15.6亿条
但实际要预留15%的页空间,最终存储量约为13亿条。这与我们压测阿里云RDS时得到的数据基本吻合
MySQL某表3层B+树突然变成4层,可能是什么原因?
(数据暴涨导致树分裂/主键类型变更导致键值增大)
为什么推荐用自增主键?
(减少页分裂,保持B+树右侧顺序增长)
2000万数据查询变慢怎么排查?
(检查B+树高度是否增加/索引是否失效)
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COLUMN_KEY
压缩某电商平台通过调整页大小+自增主键,将订单表的B+树高度从4降回3,QPS提升了18倍。这背后的原理就是减少了磁盘IO次数。
当B树高度不可控增长时,建议:
最近在面试鸭返利网看到有同学分享,通过分库分表把十亿级用户表的B+树高度控制在3层内,查询耗时从800ms降到50ms以内。这种实战经验正是大厂看重的。
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