在B-树中,结点的实际存储结构如下图所示。 3.2、查找 3.2.1、查找过程 B-树的查找过程和二叉排序树的查找过程类似。接下来,我们以下图为例,说明如何在B-树中进行查找。 在这棵B-树中查找关键字47的过程如下:首先从根开始,通过根结点指针t找到结点*a,因结点*a中只有一个关键字,且47>35,若查找的记录存在...
B+树的每个叶子节点有一个指针指向下一个节点,把所有的叶子节点串在了一起。 从下图我们可以直观的看到B树和B+树的区别:紫红色的箭头是指向被索引的数据的指针,大红色的箭头即指向下一个叶子节点的指针。 我们假设被索引的列是主键,现在查找主键为5的记录,模拟一下查找的过程: B树,在倒数第二层的节点中找到5...
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树是多路查找树,二叉排序树是二路查找,B树是二叉排序树的拓展。 B树查找过程: ①先让待查找关键字key和结点中关键字比较,如果等于其中某个关键字,则查找成功。 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...
a、先查找3 b、再查找4、5、6、7、8,中间过程省略,直接到8的查找 这里查找的范围跨度越大,则磁盘IO的次数越多,性能越差。 B+树范围查找3-11的过程 先从上到下找到下限元素3,然后通过链表指针,依次遍历得到元素5/6/8/9/11;如此一来,就不用像B树那样一个个元素进行查找。
1.1.1.3*B树的查询过程* B树的查询过程如下:如果B树中查询数值5 整个流程中,我们可以看出: B树中的查询次数并不比二叉查找树少,尤其当单一节点中的元素数量很多时,可以相比磁盘IO的速度,内存中的比较耗时,可以忽略不计, 即次数查找是在磁盘IO中查找的,元素比较是在内存中进行的 ...
在上图的B-树上查找关键字47的过程如下: 1)首先从更开始,根据根节点指针找到 *节点,因为 *a 节点中只有一个关键字,且给定值47 > 关键字35,则若存在必在指针A1所指的子树内。 2)顺指针找到 *c节点,该节点有两个关键字(43和 78),而43 < 47 < 78,若存在比在指针A1所指的子树中。
# # B+树查找过程 B-树和B+树查找过程基本一致。如上图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,...
在上篇文章中,咱们讲解了红黑树,咱们知道红黑树的原理其实就是二三查找树,因为红黑树实质就是一棵二叉树,在一棵二叉树中,只能存在2-结点,无法表示3-结点,所以咱们借助一种非常特殊并且巧妙的过程,也就是给每个结点添加颜色来完成3-结点的表示,进而构建出咱们最终的二三查找树。 今天咱们的B树同样是继承了二三查找...
在MySQL的B+树中查询数据的过程大致如下: 定位根节点:查询从根节点开始,因为根节点通常存储在内存中,不需要额外的磁盘IO。 内部节点遍历:根据查询条件,在内部节点中使用二分查找法找到包含目标数据的子节点,可能需要磁盘IO读取不在内存中的节点。 叶子节点遍历:在叶子节点中使用二分查找或者顺序查找定位到具体的数据...