(3)B+树的分裂虽然比B树实现起来要简单,但B+树的插入要比B树多考虑一种情况,由于B+树非叶子节点存储的是索引,所以有一种特殊的情况就是当在最左边最下面的叶子节点插入一个小于当前叶子结点中所有关键字的target目标值时,要多做一个向上迭代更新非叶子节点存储索引值的操作,这种情况在实现向叶子节点插入target时...
但是B树也有优点,其优点在于,由于B树的每一个节点都包含key和value,因此经常访问的元素可能离根节点更近,因此访问也更迅速。 对于一颗节点为N度为M的子树,查找和插入需要log(M-1) N ~ log(M/2) N次比较。这个很好证明,对于度为M的B树,每一个节点的子节点个数为M/2 到 M-1之间,所以树的高度在log(M-...
1.由于B+树在非叶子结点上不包含真正的数据,只当做索引使用,因此在内存相同的情况下,能够存放更多的key。 2.B+树的叶子结点都是相连的,因此对整棵树的遍历只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。 B树的优点在于: 由于B树的每...
的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构 (插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销; 如: 但B树在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构: 右边也是一个B树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的 树结构索引;所以,使用B树...
4 AVL树 一颗AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。可以证明,一个AVL树的高度最多只比logN稍微多一点。AVL树也成为平衡二叉树。 因此,除去可能的插入外,所有树的操作都可以以时间O(logN)执行。注意,当进行插入操作时,我们需要更新通向根节点路径上的那些节点的所有平衡信息,而插入操作...
B+树是MySQL索引的首选数据结构，因为它具有的优点：更快的查询速度：B+树是一种多路搜索树，可以快速...
B+树查询速度稳定:由于B+树所有数据都存储在叶子节点,所以查询任意数据的次数都是树的高度h B+树有利于范围查找 B+树全节点遍历更快:所有叶子节点构成链表,全节点扫描,只需遍历这个链表即可 B树优点:如果在B树中查找的数据离根节点近,由于B树节点中保存有数据,那么这时查询速度比B+树快。
--B+树全节点遍历更快:B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可,而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历,这有利于数据库做全表扫描。 (3)B树相对于B+树的优点是: 如果经常访问的数据离根节点很近,而B树的非叶子节点本身存有关键字其数据的地址,所以这种数据检索的时候会要比B+树快。