2的30次方=1073741824,所以就是30次磁盘IO 2.B+Tree的原理分析 (1)什么是B+Tree 是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,同等存储空间下比B-Tree存储更多key 非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引, 树的层级会更少 , 所有叶子节点都在同一层, 叶子节点的关键...
通常在B+Tree上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶子节点,而且所有叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:一种是对于主键的范围查找和分页查找,另一种是从根节点开始,进行随机查找。 可能上面例子中只有22条数据记录,看不出B+Tree的优点,下面做一个...
有jj个孩子节点的非叶节点有j−1j−1个关键字,关键字按非降序排列; 所有叶子节点具有相同的深度,这也说明B树是平衡的,B-tree的名字也是这样来的 在搜索B树时,很明显,访问节点(即读取磁盘)的次数与树的高度呈正比,而B树与二叉查找树相比,虽然高度都是对数级的,但是显然B树中底数比2大。因此,和二叉树相比,...
由于内存和磁盘 page 中存储的都是压缩后的数据,单个 page 能存的数据量相对不压缩来说就更多了,B-tree 的扇出(fan-out)增加了。在数据总量不变的情况下,B-tree 垂直方向上高度减小,水平方向上宽度减小,总的结点数变少了。由于树高减小了,B-tree 的所有操作在下降过程中需要访问的结点数变少了,range scan ...
B+树是B树的一个升级版,因为B+Tree非叶子节点不存储关键字记录的指针,所以其相对于B树来说B+树更充分的利用了节点的空间,让查找速度更加稳定,其速度完全接近于二分查找。 \1. B+树的非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引,使得B+树非叶子节点能保存关键字的能力大大提升,而且树的层级会更...
B-tree 是一种大数据量场景下的优化数据结构,旨在减少磁盘访问次数(降低树高度)。 B-tree 中的著名版本 B+tree 通过让非叶节点只存储键,占用空间变小,使得每一层节点可以索引更多数据,有效控制了树高度。 MYSQL的InnoDB中使用 B+tree 作为索引,正常情况下树高度保持在 1-4 级。
根据Knuth的定义,m阶 B 树(m order B Tree)是满足以下属性的树:[7] 每个节点至多有m个子节点。 每个内部节点至少有 ⌈m/2⌉ 子节点。 每个非叶节点至少有两个孩子。 所有叶子都出现在同一水平面上。 具有k个子节点的非叶节点包含k-1 个键。
首先根据B-Tree特性知道,每个结点的关键字数量范围是: 2<=n<=4 【第一步】:插入3,14,7,1 到这里,第一个结点中关键字数量刚好满了。 【第二步】:插入8 由于8是大于7的,故应该插入右子树,一个结点中最多存储4个关键字,按照插入规则,将中间关键字7上移形成父结点,其他按照50%分裂成两个结点,如上图。
Btree索引是一种数据结构，每个节点包含键值、非键值数据和指向子节点的指针。与之相比，B+tree索引在每个非叶子节点仅包含键值和指针，而叶子节点包含实际数据。Btree索引每个节点存储数据，导致节点数量众多，增加树的深度，而B+tree索引通过非叶子节点不存储数据来增加键值数量，减少节点数量，降低树的深度...
B树的全称叫做BalanceTree,翻译成中文也就是平衡树。在前面我们讲过平衡树是一种理论上的概念,它的思想主要是将一棵效率较低的树结构通过一系列算法转化为一个趋近于完全二叉树甚至满二叉树的过程,而咱们今天讲得B树也是树的平衡化的一种过程。在上篇文章中,咱们讲解了红黑树,咱们知道红黑树的原理其实就是二三查...