在B+树中,叶结点包含信息,所有非叶结点仅起索引作用,非叶节点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针,不含有该关键字对应记录的存储地址。 在B+树中,叶结点包含了全部关键字,即在非叶结点中出现的关键字也会出现在叶结点中;而在B树中,叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复...
总的来说,B+树是B树的一种优化变种,更适合用于数据库和文件系统的索引。
但是对于 B-树而言,树的高度将不再是logn(其中n是树中的结点个数),而是一个我们可控的高度h(通过调整 B-树中结点所包含的键【你也可以叫做数据库中的索引,本质上就是在磁盘上的一个位置信息】的数目,使得 B-树的高度保持一个较小的值)。一般而言,B-树的结点所包含的键的数目和磁盘块大小一样,从数个到...
实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略; 2. B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的): 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2; ...
其实这也是数据库索引不使用B树,而使用B+树的原因。 因为B树是存储在磁盘中的,如下图的B树,假设每个结点都存储在磁盘的不同页中(一般在设计的时候,会将B树的阶与磁盘页的大小相匹配,目的是为了减少跨页访问)。 那么进行一次中序遍历的访问流程是:
B树又叫平衡多路查找树。它的每一个节点最多包含k个孩子,k便称为B树的阶。k的大小取决于磁盘页的大小。 1.树中每个结点含有最多含有k个孩子,即k满足:ceil(k/2)<=k<=k(ceil(x)是一个取上限的函数); 2.除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子 ...
二叉树,红黑树只适合在内存上面,不适合在磁盘上面。二叉树,红黑树需要多次寻址,内存寻址很快,但磁盘寻址很慢,所以需要减少层高,减少寻址次数--->多叉树--->b树。 多叉树与B树: 多叉树是B树的基础 B树是多叉树上加了一些限制条件 例如:一个页4k,4G存储,用1024叉b树组织,只需要寻址两次就可以拿到数据。 B树...
那为什么要用B树或者B+树来做索引结构呢? ENTER TITLE 因为AVL树的高度要比B树或者B+树的高度更高,而高度就意味着磁盘IO的数量,所以,为了减少磁盘IO的次数,文件系统或者数据库才会使用B树,或者B+树来做索引结构。 ENTER TITLE 在比较经典的程序应用中,MongoDB使用的是B树,MongoDB中所有的节点都有Data域,只要找...