B+Tree叶子节点相连接,对树的遍历就是只需要 一次线性遍历叶子节点 由于叶子节点的数据是顺序排列,方便区间查找 在B+树完成范围查找,排序查找,分组查找,去重查找 比B树效率也比较高 在这里插入图片描述 (2)B+Tree插入流程解析 在这里插入图片描述 总结 B树和B+树的最大区别在于非叶子节点是否存储数据 B+树非叶子...
B+树查找原理如下: 1.从根节点开始,按照B+树的结构特性,沿着树的路径向下查找。 2.根据待查找的关键字与节点中关键字的比较结果,选择合适的子树进行查找。 3.重复步骤2,直到找到目标节点或者查找到叶子节点。 4.如果在叶子节点上找到了目标关键字,则返回该关键字。如果未找到,则返回空或者表示查找失败。 B+树...
B树的删除算法,在沿着树向下查找待删除节点的流程中,依次看沿路的节点是否不满足至少有t个节点的条件,如果不满足这个条件就首先对这个节点进行平衡操作。由于在一开始就让沿路节点都至少有t个节点,这样在删除数据之后也至少能有t-1个数据满足平衡条件,这样就不用在删除之后还要回溯到祖先节点进行重平衡操作了。 下面...
内部节点仅存储索引:B+树的内部节点(非叶子节点)仅存储索引信息,用于引导搜索过程,并不包含实际的数据值。这使得内部节点能够容纳更多的索引值,从而减少树的高度。 叶子节点形成链表:B+树的叶子节点按顺序链接,形成一个有序链表。这一特性使得B+树特别适合范围查询和顺序扫描。 根节点、内部节点和叶子节点:根节点位...
B+树,在倒数第二层的节点中找到5后,由于中间节点不存有指针信息,则继续往下查找,在叶子节点中找到5,拿到指针获取行数据,查找停止。 B+树每个父节点的元素都会出现在子节点中,是子节点的最大(或最小)元素。叶子节点存储了被索引列的所有的数据。
首先介绍一下m-way查找树,顾名思义就是一棵树的每个节点的度小于等于m。 故,它的性质如下: 每个节点的键值数小于m每个节点的度小于等于m键值按顺序排列子树的键值要完全小于或大于或介于父节点之间的键值 B-tree B-tree又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B-tree (m叉树)的特性如下: ...
②如果和所有关键字都不相等,则看key处在哪个范围内,然后去对应的指针所指向的子树查找。 起源 B 树是由Rudolf Bayer和Edward M. McCreight在波音研究实验室工作时发明的,目的是有效管理大型随机访问文件的索引页。基本假设是索引会非常庞大,以至于只有一小部分树可以放入主内存。Bayer 和 McCreight 的论文Organizat...
从上图可以看出,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),并且每个节点拥有更多的子节点,子节点的个数一般称为阶,上述图中的 B 树为 3 阶 B 树,高度也会很低。 基于这个特性,B 树查找数据读取磁盘的次数将会很少,数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。