如果父节点也已满,则需递归地执行同样的分裂操作,直到根节点。 B+树分裂的原则是确保树的平衡和有序性。分裂后的节点数量将满足一定的要求,使得树的高度保持相对较小,从而提高检索效率。同时,由于分裂会在合适的位置插入中间键值对,保证了树的有序性。 B+树分裂原则是B+树在插入操作时的基本规则。
B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针; B∗树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结...
(1)B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;可以参考上面B+树的图。 (2)B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部...
如果分裂操作发生在非叶子节点,需要注意的是中间关键字只升级到父节点,不会留在原节点,而原节点的子节点也相应的分配到新的两个分裂出的节点中。 分裂操作可能会向上递归到根节点,当根节点满时,同样会发生分裂,并且树的高度会增加。 通过这样的分裂操作,B+树始终保持了平衡性,确保了查询效率。
然后树的每个节点存储的都是扇区的内容(可以是这个扇区中的最大值/或者是这个扇区的地址等等) 当我们索引时,就通过一定的规则从根节点检索到指定的扇区节点上,从而获得该扇区的信息 ISAM方法本质上是一种数组描述方法,因此,当执行插入和删除时,会面临很大问题。为了部分地缓解问题的压力,可以在每个块中预留一些空间...
四、mysql的B+树插入逻辑小结 InnoDB的索引分裂策略,在特定的情况下,索引页面的分裂存在问题,导致每个分裂出来的页面,仅仅存储一条记录,页面的空间利用率极低。 4.1 B+树的分裂 传统B+树页面分裂操作分析: 按照原页面中50%的数据量进行分裂,针对当前这个分裂操作,3,4记录保留在原有页面,5,6记录,移动到新的页面...
第一节、B树、B+树、B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree / B+-tree / B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然...
②⼦树0<关键字1<⼦树1<关键字2<⼦树2<…. 在插⼊key后,若导致原结点关键字数超过上限,则从中间位置( )将其中的关键字分为两部分,左部分包 含的关键字放在原结点中,右部分包含的关键字放到新结点中,中间位置( )的结点插⼊原结点的⽗结点。