由图片可以看到,innodb中的B+树,非叶子节点主要是存储主键的记录值,按照主键的大小顺序排成一个单向链表。 叶子节点是存放用户数据的,页内数据根据用户记录的主键大小排列成的单向链表。而页和页之间是根据主键大小顺序排成一个双向链表。 (2)模拟计算下B+树存储的数据量 我们这里计算下,假设非叶节点不同元素占用...
索引文件与数据文件为一个.idb 文件，叶子节点直接存储数据，保存了完整的数据记录，非叶子节点保存指 ...
B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点。 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 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...
1.非叶子节点仅具有索引作用,也就是说,非叶子节点只能存储Key,不能存储value 2.树的所有叶节点构成一个有序链表,可以按照key排序的次序依次遍历全部数据。 二、B+树存储数据 若参数M选择为5,那么每个节点最多包含4个键值对,我们以5阶B+树为例,看看B+树的数据存储 (a) 在空树当中插入5 (b)继续插入8,10...
可以看出,叶子节点和内层节点(非叶子节点)一定分属于不同类型的页(Page),从而这两种类型的页分别从属于MySQL InnoDB引擎的不同类型的存储段(Segment),分别是索引段(非叶子节点 Non-leaf Node Segment)和 数据段(叶子节点 Leaf Node Segment)。 B+树和MySQL Page的内在关系 ...
1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好 是有序的; 2.不可能在非叶子结点命中; 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; ...
非叶子节点只存储键值信息; 所有叶子节点之间都有一个链指针,这样能够提升范围查询的效率; 数据记录都存放在叶子节点中; 所有叶子节点(即数据节点)之间是一种单链表结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:一种是对于主键的范围查找和分页查找,另一种是从根节点开始,进行随机查 ...
B+树的结点比较特殊,因为针对叶子节点以及非叶子节点存储的数据不同,叶子节点主要存储键和值,非叶子节点只会存储键,所以在构建B+树的时候,针对结点咱们分开设计。 创建BalancePlusTreeNode作为叶子结点以及非叶子结点的公共父类: package com.ignorance.bplus.node; import com.ignorance.bplus.BalancePlusTree; im...
B+树是什么？B+树是一种平衡多路查找树，它是B树的一种变体。B+树与B树的区别在于：- B+树的非叶子节点只存储键值和指针，不存储实际的数据，这样可以减少非叶子节点的大小，增加每个节点的分支数，降低树的高度。- B+树的所有叶子节点都存储了完整的数据记录，并且按照键值的大小顺序链接成一个链表，方便范围...
B+树结构如下图所示: 从图中可以看出: 1、非叶子节点保存的都是索引值,对于主键索引,叶子节点保存了所有数据;对于二级索引,叶子节点保存的是key与key对应的主键值; 2、每个节点包含m个元素,m+1个孩子,每个元素的左孩子<这个元素的值,右孩子>=这个元素的值; ...