为什么用mongodb而不用MySQL 考研计算机b 树数据库索引，一张数据页能存储多少个索引节点？

考研计算机b 树数据库索引，一张数据页能存储多少个索引节点？

首先，从数据结构的角度。

B-tree和B-tree之间最重要的区别之一是B-tree只有叶节点来存储数据，其他节点用于索引。B树意味着每个索引节点都有一个数据字段。这就决定了B-tree更适合存储外部数据，即所谓的磁盘数据。从MySQL（inoodb）的角度来看，使用B-tree作为索引。一般来说，索引量很大，尤其是关系数据库，数据量大，可以达到1亿级。因此，为了减少对内存的占用，索引也会存储在磁盘上。那么MySQL是如何衡量查询效率的呢？磁盘IO次数。B树（class-B-tree）的特点是每一层都有大量的节点和少量的层。其目的是减少磁盘IO时间。在查询数据时，最好的方法是快速找到目标索引，读取数据，使用B-tree树可以很好地完成这一目的，但是B-tree的每个节点都有一个数据字段（指针），这无疑增加了节点的大小。换言之，它增加了磁盘IO的数量（磁盘IO读取的数据量是固定的，单个数据变大，每次读取的数据数量变少，IO的数量增加，一个IO更耗时！）在B树中，除了叶节点外，其他节点不存储数据。如果节点较小，则磁盘IO的数量较少。这是优点之一。另一个优点是B树的所有数据字段都在叶节点中。一般来说，进行优化，即所有叶节点都用指针连接。这样，所有的数据都可以通过遍历叶节点获得，从而可以进行间隔访问。至于mongodb为什么使用B-tree而不是B-tree，我们可以从设计的角度来考虑。它不是传统的关系型数据库，而是以JSON格式存储的NoSQL，具有高性能、高可用性和易于扩展的特点。首先，它摆脱了关系模型。上面提到的优势2并不那么强大。其次，MySQL使用B树，数据都在叶子节点上，每个查询都需要访问叶子节点。Mongodb使用B树，所有节点都有数据字段，只要找到指定的索引就可以访问。毫无疑问，单次查询的平均速度要比MySQL快（但从侧面看，至少MySQL的平均查询时差不大）。一般来说，MySQL选择B-tree，mongodb根据自己的需要选择B-tree。

为什么用mongodb而不用MySQL hash索引和b树索引的区别 怎么看b树是几阶

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