B 树是一种自平衡树,是 AVL 树的一般化,它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索,顺序访问,插入和删除。与 AVL 树不同的是,B 树非常适合读取和写入相对较大的数据块(如光盘)的存储系统。它通常用于数据库和文件系统。 1.2 B树的定义 一颗m mm 阶的 B BB 树满足如下条件: 每个节点最多只有 m mm 个子节...
与插入操作相同,删除操作也可能会破坏B树的性质,需要进行重新平衡操作。 B树的删除算法,在沿着树向下查找待删除节点的流程中,依次看沿路的节点是否不满足至少有t个节点的条件,如果不满足这个条件就首先对这个节点进行平衡操作。由于在一开始就让沿路节点都至少有t个节点,这样在删除数据之后也至少能有t-1个数据满足平...
而B+树的非叶子节点只存关键字,不存数据,B+树的叶子节点存放key和数据。节点的大小是一个块的大小,在节点大小相同的情况下,由于B+树的非叶子节点不存储数据,存储的关键字(key)会远远多于B树,因此,B+树的高度要小于B树,使用的磁盘I/O次数少,查询更快。 节点内存在的索引值越多,相邻索引值之间的区间就会越...
B+树每次查找都必须到叶子节点才能获取数据,而B树不一定,B树可以在非叶子节点上获取数据。因此B+树查找的时间更稳定。 B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,方便范围查询和全表查询:只需要从第一个叶子节点开始顺着指针一直扫描下去即可,而B树则要对树做中序遍历。 了解了B+树的结构之后,我们对...
B树就是B-tree,’ - ‘ 只是一个符号;B+树其实是B+-tree B树是一棵平衡树(AVL树),而平衡树每次在进行增删改时都会失去平衡,因此就要就要通过旋转来保持平衡,而旋转是非常耗时的,由此我们可以知道AVL树适合用于插入删除次数比较少,但查找多的情况。
B+树非叶子节点不存储数据,只存储键值(key),而B树不仅存储键值也会存储数据。之所以这么做是因为数据库中页的大小是固定的,InnoDB中页的大小默认为16KB。如果不存储数据就能存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点数)就会更大,树就会更矮更胖。如此一来我们查找数据的磁盘IO次数就会再次减少,查询数据的效率也...
mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点;而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。 B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; ...
\1. B+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IO...
所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中; B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中; 它更适合文件索引系统; 相对于B树,(1)B+树空间利用率更高,因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B-树...
阿里二面:说说B树和B+树的区别?MySQL为什么使用B+树作为索引结构???问倒一大片!!! 02:08 真实线上慢SQL优化思路,技术专家如何分析 极海Channel 5.3万 154 MySQL面试 | MySQL 的可重复读怎么实现的? Java面试冲刺 313 0 京东二面:区分度不高的字段建索引一定没用吗?听到这个问题就突然愣住了。。 老高...