正确的说法应该是:B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的 我们来看下正确的图: 或者下面这个: 希望能够帮到一直对B+tree 有误解的同学。
B+Tree也是平衡搜索n阶树,它和B-Tree的区别如下: 1. B+Tree的分支结点不存储数据,它只在叶子结点上存储数据;B-Tree任意结点都能存储数据 2. B+Tree的叶子结点形成双向循环链表 好处: 1. 查询耗时更稳定,从更多的实际应用场景+概率学看,大多数情况下都比B-Tree更快 2. B+Tree插入的性能更优异 3. 因为...
1、B+树的所有数据都存储在叶子节点,非叶子节点只存储索引。 2、叶子节点中的数据使用双向链表的方式进行关联。 2、原因分析 我认为,MySQL索引结构采用B+树,有以下4个原因: 1、从磁盘I/O效率方面来看:B+树的非叶子节点不存储数据,所以树的每一层就能够存储更多的索引数量,也就是说,B+树在层高相同的情况下,...
B+树叶子节点的数据是有序链表,因此支持 range-query范围查询,而 B-树不支持; B+树叶子节点的数据是有序双向链表,方便asc升序查询和desc降序查询; 如下图,给出了一棵 B+树示意图: 到此,我们把索引中几种常见的数据结构分析完成。 三、B+树如何实现索引 鉴于目前 MySQL最主流的引擎是 MyISAM 和 InnoDB,因...
B+树的所有叶子节点都通过双向链表关联(不要问我截的图为什么没有,因为是从人家那里偷得,我已经用红色的箭头加上了),如果我想搜索范围,比如数值从60到66的,就可以直接通过叶子节点的之间的指针来获取,速度比较快。如果使用的B树,得采用中序遍历的方式,查询速度慢。
这与 B+ 树具体的插入和删除算法有关。简单解释一下插入时的情况,根据插入值的大小,逐步向下直到对应的叶子节点。如果叶子节点关键字个数小于 2t,则直接插入值或者更新卫星数据;如果插入之前叶子节点已经满了,则分裂该叶子节点成两半,并把中间值提上到父节点的关键字中,如果这导致父节点满了的话,则把该父节点...
并且我们讲过,B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录,还是内节点中的记录(也就是不论是用户记录还是目录项记录)都是按照索引列的值从小到大的顺序而形成了1个单向链表。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏,所以存储引擎需要额外的时间进行...
1、非叶子节点不保存数据,只用来索引,数据都保存在叶子节点 2、查询任何一条数据,查询的索引深度都是一样的 3、 B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的,所有叶子节点形成有序链表,方便范围查询 4、所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元...
只有叶子节点(最底层的节点)才存放了数据,非叶子节点(其他上层节)仅用来存放目录项作为索引。 非叶子节点分为不同层次,通过分层来降低每一层的搜索量; 所有节点按照索引键大小排序,构成一个双向链表,便于范围查询; 我们再看看 B+ 树如何实现快速查找主键为 6 的记录,以上图为例子: ...