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...
根据平衡二叉树的启发,自然就想到了平衡多路查找树结构。也就是本文的主题B-tree,好了废话不多说了,进入正题! B-tree的简介 B-树就是我们平常说的B树,不要读成B减树了,它在文件系统中很有用(原因之前已经介绍了),我们先来看下一个m阶的Bs树具有如下几个特性: 根节点至少有两个子女 每个中间节点都包含k-...
1. B+Tree是B TREE的变种,B TREE能解决的问题,B+TREE也能够解决(降低树的⾼度,增⼤节点存储数据量) 2. B+Tree扫库和扫表能⼒更强。如果我们要根据索引去进⾏数据表的扫描,对B TREE进⾏扫描,需要把整棵树遍历⼀遍,⽽B+TREE只需要遍历他的所有叶⼦节点即可(叶⼦节点之间有引⽤)。 3....
B+Tree:非叶子节点只存key,大大滴减少了非叶子节点的大小,那么每个节点就可以存放更多的记录,树更矮了,I/O操作更少了。所以B+Tree拥有更好的性能。
B-tree能够很好地利用操作系统和磁盘的交互特性。例如,在Mysql中每一次数据库与磁盘的(IO)交互页大小设置为16K,即将一个节点(磁盘块)的大小设置为16K。假设关键字类型为int,即4个字节,则每个节点大约能存16*1000/4=4000个关键字信息。存储数量远远高于平衡二叉树。
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...
注:本文讨论的 B-tree 圈定在disk-based 关系数据库中的 B-tree。需要注意该场景下 B-tree 通常会被用来做索引,它的 key 是 structured,即可能是一张表的多个不同类型的列组合而成的 multi-columns key,而不是简单的一个字符串 key。 首先来聊一下为什么 B-tree 需要压缩。
数据库常见的索引类型当属B-Tree索引和Hash索引,技术社群的这篇文章《技术译文 | 数据库索引算法的威力:B-Tree 与 Hash 索引》给我们提供了一篇讲解这两种索引的译文,可以了解下工作原理和相关知识。 数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效...
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...
B+Tree 基本特征 要实现一个数据结构,首先得明白它是个什么,结构有基本特点,有哪些性质。 ①多路节点 ②一个树节点中,有多个数据,数据个数大于等于N时,分裂成三部分:左、中、右,这三部分变成三个树节点,中间树节点成为左右两部分的父节点。 ③所有叶子节点形成一条...