非叶子节点不存data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引。 非叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能。 B-Tree 特点 叶结点具有相同的深度,叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 存储引擎 -99% InnoDB, 早期MyISAM MylSAM 索引文件和数据文件是分离的(...
1.由于B+树在非叶子结点上不包含真正的数据,只当做索引使用,因此在内存相同的情况下,能够存放更多的key。 2.B+树的叶子结点都是相连的,因此对整棵树的遍历只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。 B树的优点在于: 由于B树的每...
B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点; B-树的特性: 1.关键字集合分布在整颗树中; 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中; 3.搜索有可能在非叶子结点结束; 4.其...
3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层; 4.更适合文件索引系统; B*树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针; B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2); B+树的分裂:当一...
B+树是在特定的场景下对B树做了优化,像咱们B树是key和data都存储在一块,这样无疑增加了内存消耗。而B+树数据是存储在当前树的叶子结点上,非叶子结点存储的只是相应的key。 一般key只是代表着数据域的索引,消耗内存比较小,就像你电脑上英雄联盟一样,一般都有好几十个G,但是咱们桌面的访问图标也就是快捷方式,咱...
所有的非终端结点(非叶子结点)可以看成是索引部分,结点中仅含有其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字。 例如下面一棵 3 阶 B+树: B+树中含有两个头指针:一个指向整棵树的根结点,另一个指向关键字最小的叶子结点。 同时所有的叶子结点依据其关键字的大小自小而大顺序链接,所有的叶子结点构成了一个 sqt...
B+ 树是 B 树的一种变体,从某个程度上看,B+ 树可以认定是 B 树的升级版。 在B+ 树中,关键字只存储在叶子结点,非叶子结点存储的是叶子结点所存储关键字的部分拷贝,所有的叶子结点也都在相同的高度,叶子结点本身按关键字大小从小到大链接。 因此,相对于 B 树而言,B+ 树更充分地利用了结点的空间,让查询...
用于索引的 B-树 存在缺陷,它的所有中间结点均存储的是数据指针(指向包含键值的磁盘文件块的指针),与该键值一起存储在B-树的结点中。 B+树通过仅在树的叶子结点中存储数据指针而消除了上述缺陷。 第一…
1.二叉搜索树 在说B树之前,我们需要先了解一下二叉搜索树 二叉搜索树,顾名思义,是用来搜索的有序树 它具有以下特点: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right); 2.所有结点存储一个关键字; 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树。