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找树,因为红黑树实质就是一棵二叉树,在一棵二叉树中,只能存在2-结点,无法表示3-结点,所以咱们借助一种非常特殊并且巧妙的过程,也就是给每个结点添加颜色来完成3-结点的表示,进而构建出咱们最终的二三查找树。 今天咱们的B树同样是继承了二三查找...
B+树的分裂原则是指在插入新的键值对时,若节点已满,则节点需要进行分裂。分裂过程分为两个步骤: 1. 节点分裂:当一个节点已经达到了其最大容量时,将该节点的键值对分成两个部分,其中前一部分保留在原节点中,后一部分移动到一个新的节点中。新节点将成为原节点的右兄弟节点。 2. 父节点更新:将原节点的中间...
B树也就是B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树（B树是一颗多...
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在B+树中,当一个节点的关键字数目达到了这个节点的最大容量(即,如果一个节点已满),如果此时我们还想要插入新的关键字,那么我们就需要进行分裂操作。 假设M是节点最大的关键字数目,那么分裂过程如下: 首先,将这个满的节点增加一个关键字后,所有关键字需要重新排序。
B+树什么时候会出现节点分裂? 这个回答在上一篇的 B+树已经详细说了。这里简述一下: 将已满节点进行分裂,将已满节点后 M/2 节点生成一个新节点,将新节点的第一个元素指向父节点。 父节点出现已满,将父节点继续分裂。 一直分裂,如果根节点已满,则需要分类根节点,此时树的高度增加。 事务还没执行完数据库挂...
很遗憾的是,当发生左侧节点上插入数据的时候,发生9-1分裂就会出现一些问题。如图2所示,当向左侧分支节点插入新值,即使其兄弟右侧分支节点数据区中没有数据(或者说没有右节点),它们的父节点都会发生分裂,极端情况下甚至会促使B树的高度增长,这对索引性能来说是很悲剧的,这一缺陷在10g以前的版本中都是存在的。
空间利用率不高:按照传统50%的页面分裂策略,索引页面的空间利用率在50%左右; 分裂频率较大:针对如上所示的递增插入(递减插入),每新插入两条记录,就会导致最右的叶页面再次发生分裂; 4.2 B+树分裂操作的优化 新的分裂策略,在插入7时,不移动原有页面的任何记录,只是将新插入的记录7写到新页面之中;原有页面的利...
a)在空树中插入39 此时根结点就一个key,此时根结点也是叶子结点 b)继续插入22,97和41 根结点此时有4个key c)继续插入53 插入后超过了最大允许的关键字个数4,所以以key值为41为中心进行分裂,结果如下图所示,分裂后当前结点指针指向父结点,满足B树条件,插入操作结束。当阶数m为偶数时,需要分裂时就不存在排序...
当操作的数据量不多时,可能两者没什么差别 当操作的数据量较大时,那么InnoDB比MyIASM快 解释如下: InnoDB从磁盘读取数据在内存中构造一棵B+树,由于其B+树叶子节点存储的都是数据的值,因此其数据直接存储在内存中 MyIASM从磁盘读取数据在内存中构造一棵B+树,由于其B+树叶子节点只存储数据对应的指针,不存储值,...