设有一棵B+对,其结点最多可存放100个索引项,对于高度为1,2,3的B+树,最多能存储多少个索引项,最少能存储多少个索引项,答案没看懂:高度为1的 最多能存储100个 最少可存储1个高度为2的 最多能存储100*100个 最少可存储101 个 101 刚好分裂高度为3的 最多能存储100*100*100 最少可能 202个 最下层...
那么可以算出一棵高度为2的B+树,能存放1170*16=18720条这样的数据记录。 根据同样的原理我们可以算出一个高度为3的B+树可以存放:1170*1170*16=21902400条这样的记录。 所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO,所以通过主键索引查询通常只需要1-...
一个三层的B+树最多可以放多少数据 #java #Java面试 #MySQL #Java程序员 #面试 - Java小叮当于20240721发布在抖音,已经收获了19.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
因此一个3层的B+树可以存放的数据行的个数为:963 x 963 x 16=14849000(行)。也就是说一个三层的B+树就可以存放千万级别的数据了。
），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树...
①B+ 树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而 B 树节点中不仅存储键值,也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中 页的大小是固定的,InnoDB 中页的默认大小是 16KB。如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点 树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的 ...
数据量大时 树的高度变大 导致提取单个数据也需要一定的时间 同时不能很好的解决比如查找大于5这种操作(需要在树之间来回跳转) 回到顶部 使用B树缺点 B树通过一个节点可以存两个值的特点 解决了二叉平衡树的一个大问题(高度问题) 但是仍然存在查找大于5这种操作需要在树之间来回跳转的问题 ...
本期视频跟大家聊聊B+树、LSM树等存储结构。因为内容较多,所以这期视频还是分为了上、中、下三期。先说明一下,这期视频比较偏向于理论,有点类似于一期综述。所以可能会有些抽象,如果你想看一些更具体的内容的话,我近期会出一期视频对MySQL中update一行数据的过程做特别特别深入的解读,可以关注一下哦~...
B 树的每个节点是一个索引条目(例如:一个 <订单 ID,序号> 的组合),如果是行数据库可以索引到一条存储在磁盘上的记录。 继承B 树:B+ 树 为了达到最高的效率,实战中我们往往使用的是一种继承于 B 树设计的结构,称为 B+ 树。B+ 树只有叶子节点才映射数据,下图中是对 B 树设计的一种改进,节点 1 为冗...
范围查询效率高:b+树所有的关键字节点都被连成一个有序的链表,可以很方便的顺序查询,范围查询效率高。 磁盘读写性能高:b+树的非叶子节点不存储数据,只存储关键字和指向子节点的指针,所以每个节点可以存储的关键字就增多,一次性读入内存的关键字也增多,树高度减少,磁盘I/O次数减少 ...