叶子节点是存放用户数据的,页内数据根据用户记录的主键大小排列成的单向链表。而页和页之间是根据主键大小顺序排成一个双向链表。 (2)模拟计算下B+树存储的数据量 我们这里计算下,假设非叶节点不同元素占用情况为:下一条记录指针占4Byte,id值8Byte,目标记录指针4Byte,那么一个4Kb的磁盘块将大致可以容纳250个下级...
B+树每个父节点的元素都会出现在子节点中,是子节点的最大(或最小)元素。叶子节点存储了被索引列的所有的数据。 那B+树比起B树有什么优点呢? 由于中间节点不存指针,同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素,树的高度就小。(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...
B+树是有序的,非叶子节点用来检索定位,叶子节点存储所有数据,并且用双向链表链接(图应该是双向链表) 注意sql执行顺序:from>where>group by>having>select>order by> limit 假设有一条查询语句如下: select*frompersonwhereid>168; 上面这条sql语句执行的过程如下: 1、根据id这个主键索引在id索引树上搜索,得到主键...
1.存储引擎是建立在表级别的。 2.索引是存储在磁盘中的。 3.B+树比B树的优点: 在高度相等的情况下,B+树比B树存储的数据更多,因为每个点最大是16k 用B+树存储而不用Hash存储的原因是:大部分数据查找的时候都不是等值查找。 B+数存储的底层数据叶子节点是双向指针,非叶子节点是冗余索引,冗余索引没有数据 ...
树高较低：B+ 树是一种平衡树，所有叶子节点都位于同一层级。其高度通常为 O(logn)O(\log n)O(logn)，而且由于每个节点可以存储多个键，B+ 树的高度往往比二叉搜索树低。因此，查询所需的比较次数显著减少。多路查找：每个节点包含多个子节点，这意味着在一次访问中，可以比较多个键值。这种设计减少了从根...
B+树是B树的扩展,允许有效的插入,删除和搜索操作。 在B树中,键和记录都可以存储在内部节点和叶子节点中。 然而,在B+树中,记录(数据)只能存储在叶节点上,而内部节点只能存储键值。 B+树的叶节点以单链表的形式链接在一起,以使搜索查询更有效。 B+树用于存储无法存储在主存储器中的大量数据。 由于主存储器的...
叶子节点相当于存储了关键字的数据层。 因此,我们得出结论,由于数据存数在磁盘上,因此应该尽量减少磁盘I/O次数。恰好,B+树的叶子节点存储了关键字的数据层(我们可以称为主键),因此我们可以直接通过主键来查询数据。若是使用二叉树,二叉树索引的只是主键的位置,我还需要根据二叉树索引主键的位置,进行一次I/O操作来...
为了高效查询记录所在的数据页,InnoDB 采用 B+ 树作为索引,每个节点都是一个数据页。 如果叶子节点存储的是实际数据的就是聚簇索引,一个表只能有一个聚簇索引;如果叶子节点存储的不是实际数据,而是主键值则就是二级索引,一个表中可以有多个二级索引。
B+树的结点比较特殊,因为针对叶子节点以及非叶子节点存储的数据不同,叶子节点主要存储键和值,非叶子节点只会存储键,所以在构建B+树的时候,针对结点咱们分开设计。 创建BalancePlusTreeNode作为叶子结点以及非叶子结点的公共父类: package com.ignorance.bplus.node; import com.ignorance.bplus.BalancePlusTree; im...