要介绍B+树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。二叉查找树 首先，让我们先看一张图 从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。键对应user表中的id，数据...
不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子节点中。而 B 树中，非叶子节点既保存索引，也保存数据记...
有m 个子树的中间节点包含有 m 个元素(B 树中是 k-1 个元素),每个元素不保存数据,只用来索引。 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。而 B 树的叶子节点并没有包括全部需要查找的信息。 所有的非终端结点可以看成是索引...
在B+树中,所有关键字都被存储在叶子节点的有序链表中。这一特性使得范围查询等操作更加高效,因为不需要在非叶子节点进行额外的搜索。 2.2.2 非叶子节点只存储索引,不存储数据 相对于B树,B+树的非叶子节点不存储实际的数据,只存储关键字和指向子节点的指针。这样的设计简化了非叶子节点的结构,减小了树的高度,提高...
首先B+树是B树的一种扩展,在B+树里面,非叶子节点不再存储数据,仅仅存在索引,而叶子这点存储具体的数据,并且最底层的数据直接之间从做到右是按照从小到大的顺序分布,并且是一个双链表的结构。也就是说的所有的关键码均出现在叶节点上,各层节点中的关键码均是下一层相应节点中的最大或者最小的关键码的复写。
① 表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构的文件 ② 如果没有建主键,mysql会选择唯一的列,作为构建B+树存储结构的 列。 ③ 如果没有找到唯一的列,mysql会新增一个伪列,作为构建B+树存储结构的 列。类似oracle的RowNum 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值? ①(一致性和节省空间) ② 普通索引...
1)B+树的非叶子节点不存储数据,而B-树非叶子存储数据,B+树的叶子节点中存储数据; 2)B+树的所有叶子节点通过指针连接到一起; B+树优点: 1)叶子节点通过指针连接,便于范围扫描,而B-树在进行范围扫描时则需要在内部节点与叶子节点之间来回移动; 2)B+树每次扫描都会从根节点开始到叶子节点结束,因此更为稳定。
B+树非叶子节点不存储数据，所以每一层能够存储的索引数量会增加，意味着B+树在层高相同的情况下存储的...
B+树与B树的不同: B+树非叶子节点不存在数据只存索引,B树非叶子节点存储数据 B+树查询效率更高。B+树使用双向链表串连所有叶子节点,区间查询效率更高(因为所有数据都在B+树的叶子节点,扫描数据库 只需扫一遍叶子结点就行了),但是B树则需要通过中序遍历才能完成查询范围的查找。