B+树支持range-query(区间查询)非常方便,而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。 通常在B+树中,有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶节点。因此,B+树可以进行两种查找:一种是从最小关键字开始的顺序查找,另一种是从根
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。
此外,由于B树是多路树,每个节点可以包含多个子节点,这进一步降低了树的高度,从而提高了搜索效率。 2.支持范围查询 B树的结构使其非常适合范围查询。用户可以轻松地找到某个值以及该值附近的所有数据。例如,在查找一个范围内的所有用户时,B树可以快速定位起始点,并在其后遍历相邻节点。这种特性在需要频繁执行范围查询的...
1.B+树叶子节点存储的是索引,不包含卫星数据,理论上同样大小的磁盘页可以存储更多的元素。数据量相同的情况下,树的高度更低,磁盘IO的次数更少,效率也就更高。 2.B+树的每次查询都会到叶子结点,查询性能更稳定,而B-树则不然(最好根节点O(1),最差叶子结点O(logn)) B-树和B+树的范围查找 假设查找的元素...
B树不支持范围查询的快速查找,你想想这么一个情况如果我们想要查找10和35之间的数据,查找到15之后,需要回到根节点重新遍历查找,需要从根节点进行多次遍历,查询效率有待提高。 如果data存储的是行记录,行的大小随着列数的增多,所占空间会变大。这时,一个页中可存储的数据量就会变少,树相应就会变高,磁盘IO次数就会...
当我们发现SQL执行很慢的时候,自然而然想到的就是加索引。对于范围查询,索引的底层结构就是B+树。今天我们一起来学习一下B+树哈~ 前言 当我们发现SQL执行很慢的时候,自然而然想到的就是加索引。对于范围查询,索引的底层结构就是B+树。今天我们一起来学习一下B+树哈~ ...
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 ...
因此在范围查询方面不如B+树高效。而 Hash 索引虽然具有快速的查找速度，但不支持范围查询和排序操作，...