(3)拿到E和F,因为E=E 所以直接返回关键字和指针信息(如果树结构里面没有包含所要查找的节点则返回null); 3、B树的插入(建立)节点 关键字插入的位置必定在最下 层的非叶结点,有下列几种情况: 1)插入后,该结点的关键字个数n<m, 不修改指针; 2)插入后,该结点的关键字个数 n=m, 则需进行“结点分裂”...
所以在 InnoDB 中 B + 树高度一般为 1 - 3 层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次 IO,所以通过主键索引查询通常只需要 1 - 3 次 IO 操作即可查找到数据。 五、最后回顾一道面试题 有一道 MySQL 的面试题,为什么 MySQL 的索引要使用 B + 树而不是其它树形结构?比如 B 树?
B+树通常被设计为具有多层级结构,而不是仅限于三层。每个节点在B+树中可以包含多个关键字和子节点,这种结构使得B+树能够有效地支持范围查询和范围扫描。可能你提到的三层是一个特定情况的例子,但B+树的深度会根据插入和删除等操作的动态变化而变化。B+树的结构使其适用于磁盘存储系统,因为它可以减少磁盘I/O操作...
不一定是3层啊，可以扩展到多层，道理是一样的。检索的时候沿着根开始找，直到找到对应的叶子节点，就是要找的数据了。
我们假设B+树一个节点可以有100个关键字,那么3层的B树可以容纳大概1000000多个关键字(100+101100+101101*100)。而红黑树要存储这么多至少要20层。所以使用B树相对于红黑树和AVL可以减少IO操作 大纲 在了解 B树、B+树、AVL树、红黑树 之前,我们先看一下各种树型结构的大致实际应用场景: ...
二叉树是一棵树,其中每个节点不能有多于两个的儿子。 遍历方法: 先序:节点,左,右 中序:左,节点,右 后序:左,右,节点 满二叉树:一颗高度为h,并且含有2^h-1个节点的二叉树称为满二叉树,即树的每一层都含有最多的节点。 完全二叉树:设一个高度为h,有n个节点的二叉树,当且仅当其每一个节点都与高度...
若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；左、右子树也分别为二叉排序树；满二叉树：叶节点除外的所有节点均含有两个子树的树被称为满二叉树；完全二叉树：如果一颗二叉树除去最后一层节点为满二叉树，且最后一层的结点依次从左到右分布霍夫曼树：带权路径最短的二叉树。
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)。 树的度:这棵树里面节点最大的度。 节点的度:当前节点有几个子节点。 在这里插入图片描述 (2)B树插入原理 每个节点的数据都是顺序存储,具有M阶的B树,树的阶数表示每个结点最多可以有多少个子结点 ...
在MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单元是页(大小默认是16k,可通过参数设置)。页可用于存放B+树叶节点数据,也可用于存放B+树非叶节点的 “键 + 指针”(也就是路径节点)。 在查找数据时一次页的查找代表一次 IO,一般B+树高大约为1~3层,所以通过主键索引查询通常只需要 1~3 次 IO 操作即可查找到数据。