树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题; 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; 下图是一个M=4 阶的B树: 可以...
B树的删除 对于B-树关键字的删除,需要找到待删除的关键字,在结点中删除关键字的过程也有可能破坏B-树的特性,如旧关键字的删除可能使得结点中关键字的个数少于规定个数,这是可能需要向其兄弟结点借关键字或者和其孩子结点进行关键字的交换,也可能需要进行结点的合并,其中,和当前结点的孩子进行关键字交换的操作可以保...
所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高; 红黑树 红黑树(Red-Black Tree)是二叉搜索树(Binary Search Tree)【2叉B树】,的一种改进。我们知道二叉搜索树在最坏的情况下可能会变成一个链表(当所有节点按从小到大的顺序依次插入后)。而红黑树在每一次插入或删除节点之后都会花O(log N)的时间来...
一、B树和B+树的区别: B+树和B树相比,主要的不同点在以下3项: 所有关键码都存放在叶节点中,上层的非叶节点的关键码是其子树中最小(或最大)关键码的复写 叶节点包含了全部关键码及指向相应数据记录存放地址的指针,且叶节点本身按关键码从小到大顺序连接。如果按下层结点“最小关键码复写”原则,则树中每个...
B-树 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。 B-树的定义和特点 一个m阶的B-树为满足下列条件的m叉树: 1、每个分支最多有m棵子树(关键字最多m-1个); 2、除根结点外,每个分支结点最少有[ m/2 ] ( 向上取整 )棵子树; ...
16:35 字节二面:B树和B+树之间有什么区别?为什么MySQL要选择B+树作为索引数据结构,而不是B树、二叉树、红黑树 ? 06:53 美团三面:高并发下如何保证 redis和数据库数据一致性的?当时真的回答的稀里糊涂。。。 18:26 字节二面:ThreadLocal是什么?有哪些使用场景?它的底层是如何实现的?给我整不会了。。。
b树b-树b+树区别如下：B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点；B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点；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...
B-树是一种平衡的多路查找树,注意:B树就是B-树,"-"是个连字符号,不是减号。 在大多数的平衡查找树(Self-balancing search trees),比如 AVL 树 和红黑树,都假设所有的数据放在主存当中。那为什么要使用B-树呢(或者说为啥要有 B-树呢)?要解释清楚这一点,我们假设我们的数据量达到了亿级别,主存当中根本存储...
(1)B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data,所以一个节点可以存储更多的内节点,每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大,IO效率更高。 (2)mysql是关系型数据库,经常会按照区间来访问某个索引列,B+树的叶子节点间按顺序建立了链指...