B+树是B树的一个升级版,相对于B树来说B+树更充分的利用了节点的空间,让查询速度更加稳定,其速度完全接近于二分法查找。为什么说B+树查找的效率要比B树更高、更稳定;我们先看看两者的区别。 B+树是B树的变体,也是一种多路搜索树,其定义基本与B-树相同,除了: ...
B树概念 一棵m阶(m>2)的B树,是一棵平衡的M路平衡搜索树,可以是空树或者满足一下性质: 根节点至少有两个孩子 每个分支节点都包含k-1个关键字和k个孩子,其中 ceil(m/2) ≤ k ≤ m (ceil是向上取整函数) 每个叶子节点都包含k-1个关键字,其中 ceil(m/2) ≤ k ≤ m ...
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 ...
B树:叶子节点和非叶子节点都存储键值对,适合等值查询。 B+树:非叶子节点只存储键值,叶子节点存储完整数据并通过双向链表连接,适合范围查询和顺序访问。3️⃣ Hash 索引与 B+树索引的特点🌟 Hash 索引:基于键值计算,定位迅速,适合等值查询,但不支持范围查询。 B+树索引:支持范围查询和排序操作,查找效率高。4...
树结构学习:B树、B+树 平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下。 而B 树的出现是为了解决这个问题,其可以一次性读入许多数据。一...
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...
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。
B 树相对于平衡二叉树,每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)。 实际业务中B树的阶数一般大于100,存储大量数据,B树高度也会很低,查询效率会更高。 备注 每个节点拥有最多的子节点,子节点的个数一般称为阶。 阶:m阶是代表每个节点最多有m个分支(子树)。
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。