B+树, 只有叶子节点才会存储数据,存储的数据都是在一行上,找到非叶子节点的key,还需要继续找到叶子节点才可以获取数据 B树的节点包括了key-value,所以找到对应的key即可找到对应的value,不用在继续寻找 两种树各有优缺点和应用场景 3.B+Tree树应用之Mysql索引底层原理剖析 背景 Mysql数据库是大家用最多的,查询是最...
一般应用在mysql的存储引擎innodb, 其优点是检索数据效率快; 相比二叉平衡树, 二叉平衡树在顺序插入时会形成一个链表, 检索性能降低, 在数据量多的情况下, 层级较深, 检索速度慢; 使用B+Tree则可以避免上述问题, 因为其每个节点都会有上限索引值, 比如设置最大度数位3阶, 意味着每个节点最多两个索引值, 和三...
(数据量相同的情况下,B+树比B树更加“矮胖”),查找起来就更快。 B+树每次查找都必须到叶子节点才能获取数据,而B树不一定,B树可以在非叶子节点上获取数据。因此B+树查找的时间更稳定。 B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,方便范围查询和全表查询:只需要从第一个叶子节点开始顺着指针一直扫描下...
小于等于右边子树的最小键值。 同时,B+树为了方便范围查询,叶子节点之间还用指针串联起来。 以下是一颗B+树的典型结构: 由于采用了这样的结构,B+树对比B树有以下优点: 索引节点上由于只有索引而没有数据,所以索引节点上能存储比B树更多的索引,这样树的高度就会更矮。按照我们上一篇中介绍数据库索引的内容,这种面向...
如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少,数据查询的效率也会更快。 另外,B+ 树的阶数是等于键值的数量的,如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值,那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000...
B-Tree 和 B+Tree 实现原理,底层设计原理 平衡多路搜索树B树(B-tree) 二叉树,它的搜索时间复杂度为O(log2N),所以它的搜索效率和树的深度有关,如果要提高查询速度,那么就要降低树的深度。要降低树的深度,很自然的方法就是采用多叉树,再结合平衡二叉树的思想,我们可以构建一个平衡多叉树结构,然后就可以在...
对于非主键索引,同上面类似的结构,每一个非主键索引对应一颗B+树。在InnoDB中,非主键索引的叶子节点存储的不是记录的指针,而是主键的值。所以,对于非主键索引的查询,会查询两棵B+树,先在非主键索引的B+树上定位主键,再用主键去主键索引的B+树上找到最终记录。
4. 通常在b+树上有两个头指针,一个指向根结点,一个指向关键字最小的叶子结点; 5. 同一个数字会在不同节点中重复出现,根节点的最大元素就是b+树的最大元素。 由于B+树所有的 data 域都在根节点,所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点,时间复杂度固定为 O(log n)。