所有数据存储在叶子节点：B+ 树的设计使得所有实际数据都存储在叶子节点中，而非叶子节点仅用于导航。这种结构意味着任何查询都能直接访问到数据，无需遍历多层节点。链式连接：叶子节点之间通过链指针相互连接，这种设计允许在范围查询时实现 O(1) 的访问时间来获取下一个叶子节点的数据。这意味着一旦定位到起始节点，...
而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。所以我们除了可以对B+Tree进行主键的范围查找和分...
1.b树中,所有节点都会带有指向具体记录的指针,即所有节点都存数据 B+树只有叶子节点会带有指向具体记录的指针,即只有叶子节点存数据 2.B树中不同叶子之间没有连在一起, B+树所有叶子节点通过链表指针连接在一起(连在一起后可以像有序链表那样快速查找,增加效率) 3.b树可能在非叶子节点就拿到指针(数据),搜索效...
正确的说法应该是:B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的 我们来看下正确的图: 或者下面这个: 希望能够帮到一直对B+tree有误解的同学。
同一层的节点为之间,通过页的结构构成了一个双向链表 非叶子节点为,包括了多个索引行,每个索引行里存储索引键和指向下一层页面的指针 叶子节点为,存储了关键字和行记录,在节点内部(也就是页结构的内部)记录之间是一个单向的链表 B+树页节点结构 有以下几个特点 ...
通过上图可以看到，在innodb中，我们通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。MyISAM中的B+树索引实现与innodb中的略有不同。在MyISAM中，B+树索引的叶子节点并不存储数据，而是存储数据的文件地址。聚集索引 VS 非聚集索引 在上节介绍B+树索引的时候，...
关于所有叶子节点都处于同一深度是如何实现的?这与 B+ 树具体的插入和删除算法有关。简单解释一下插入时的情况,根据插入值的大小,逐步向下直到对应的叶子节点。如果叶子节点关键字个数小于 2t,则直接插入值或者更新卫星数据;如果插入之前叶子节点已经满了,则分裂该叶子节点成两半,并把中间值提上到父节点的关键字中...
随着表中记录数的增加,层数可能还会增加。我们将上图简化如下。这其实就是传说中的B+树了。 实际上,一般实际开发中,B+树几乎不会出现超过四层的情况,因为我们知道,一个数据页有16KB,即使假设每个记录需要160字节,一个数据页页可以存放100条数据,而目录页需要存放的数据大小更小,假设一个目录页可以存放1000个数据...
除了平衡二叉查找树,还有很多自平衡的二叉树,比如红黑树,它也是通过一些约束条件来达到自平衡,不过红黑树的约束条件比较复杂,不是本篇的重点重点,大家可以看《数据结构》相关的书籍来了解红黑树的约束条件。 下面是红黑树插入节点的过程,这左旋右旋的操作,就是为了自平衡。
我们知道,在MySQL中,新分配的数据页编号可能并不是连续的,即这些数据页在磁盘上并非紧挨着存储。需要通过维护上一下和下一页的编号,因此,在InnoDB中,每个数据页组成了一个双向链表来维护每个数据页之间的上下关系。 为什么构建B+树需要满足条件一呢? 原因在于为了提高范围查询的效率,B+树要求叶子节点中的数据记录按...