B+树:有序数组链表+平衡多叉树; B*树:一棵更丰满的,空间利用率更高的B+树。 B树系列性能总结 在内存中做内查找: B树系列和哈希和平衡搜索树对比: 单纯论树的高度,搜索效率而言,B树确实不错但是B树系列有一些隐形坏处: 空间利用率低,消耗高 插入删除数据时,分裂和合并节点,那么必然挪动数据3.虽然高度耕地,...
3、B+树天然具备排序功能:B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表,在查询大小区间的数据时候更方便,数据紧密性很高,缓存的命中率也会比B树高。 4、B+树全节点遍历更快:B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可,,而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历,这有利于数据库做全表扫描。 B树相对于B+树的...
B树（Balanced Tree）是一种平衡多路查找树，它允许数据在一个节点中有多个子节点，这种结构大大减少了...
在需要进行范围查询的场景下,B+树比B树具有更高的查询效率。因为B+树的叶子节点构成有序链表,对范围查询的支持更加友好。 案例 考虑一个订单表,如果要查询某个时间段内的全部订单,B+树索引能够快速定位到符合条件的订单数据,而且由于叶子节点构成有序链表,范围查询效率更高。 三、哈希索引 哈希索引概述 哈希索引是...
3.B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题,B+树应运而生。 B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作(或者说效率太低)。 3.2 数据库选用B+树的原因 ...
可以看出:咱们的B树构造就是2-3查找树的构造过程。只是相比2-3查找树咱们每个结点的key变多了,key多就代表咱们每个结点存储的数据就会更多,咱们树的高度也就越低,查询效率自然也就得到了提升。 二、什么是B+树? 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...
B树就是B-tree,’ - ‘ 只是一个符号;B+树其实是B+-tree B树是一棵平衡树(AVL树),而平衡树每次在进行增删改时都会失去平衡,因此就要就要通过旋转来保持平衡,而旋转是非常耗时的,由此我们可以知道AVL树适合用于插入删除次数比较少,但查找多的情况。
mysql是关系型数据库,经常会按照区间来访问某个索引列,B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针,加强了区间访问性,所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树的数据有一部分存在在非叶子节点上面,而且默认的B树的相邻的叶子节点之间是没有指针的,所以范围查找相对更慢。
B+树相比B树拥有更小的磁盘代价,读写代价更低(因为同样的数据量,B+树比B树高度低,因为B+树非叶子节点不保存数据),B+树的查询关键字的路径相等,即从根节点到叶子节点的路径,即每个数据的查询效率相等且稳定。