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去即可,而B树则要对树做中序遍历。 了解了B+树的结构之后,我们对...
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...
均符合B树的几条特征 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 磁盘读取时,...
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...
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...
# # 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,...
现在这颗二叉搜索树包含七个节点,但是我们最多需要访问三个节点才能找到我们想要找到的数字,下面示例搜索14这个数字的过程,这里我使用SQL去定义查询,以便将这棵树视为实际数据库索引。 硬件 理论上来说,使用二叉搜索树来运行我们的查询看起来没有问题,它的搜索花费的时间复杂度是O(logn),和B-树一样。然后,在实践...
B+树中因为数据都在叶子节点,每次查询的时间复杂度是稳定的,因此稳定性保证了 为什么MySQL要使用B-Tree(B+Tree)? 有哪些优势? 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数...