1、B-树的定义 B树(B-tree)是一种树状数据结构,是一种平衡的多路查找树,能够用来存储排序后的数据。这种数据结构能够让查找数据、循序存取、插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成。B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树,可以拥有多于2个子节点。与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写...
由于B-树通常存储在磁盘上,因此前一查找操作是在磁盘上进行的(在上述算法中没有体现),而后一查找操作则是在内存中进行的,即在磁盘上找到指针p所指结点后,先将结点中的信息读入内存,然后再利用顺序查找或折半查找查询等于key的关键字。显然,在磁盘上进行一次查找比在内存中进行一次查找耗费时间多出很多,因此,在磁盘...
从二叉树的查找过程了来看,树的高度和磁盘IO的次数都是4,所以最坏的情况下磁盘IO的次数由树的高度来决定。 从前面分析情况来看,减少磁盘IO的次数就必须要压缩树的高度,让瘦高的树尽量变成矮胖的树,所以B-Tree就在这样伟大的时代背景下诞生了。 二、B-Tree m阶B-Tree满足以下条件: 1、每个节点最多拥有m个子树...
B 树就比B+树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间)。B+树的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
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。
如我们分别查询B-树/B+树节点 key 为 50 的 data。 B-树 key 为 50 的节点恰好就在第一层,B-树只需要一次磁盘 IO 即可完成查找。所以说B-树的查询最好时间复杂度是 O(1)。 B+树 由于B+树所有的 data 域都在根节点,所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点,时间复杂度固定为 O(log ...
二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),从算法逻辑上来讲,二叉查找树的查找速度和比较次数都是最小的,但需要考虑一个现实问题:磁盘IO 数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量比较大的时候,索引的大小可能有几个G,甚至更多 当我们利用索引查询的时候,不能将整个索引全部加载到内存中,能做的只有逐一加载每一个磁盘页...
树中每个节点最多包含m个孩子。除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子（ceil()为...
从上图可以看出,key 为 50 的节点就在第一层,B-树只需要一次磁盘 IO 即可完成查找。所以说B-树的查询最好时间复杂度是 O(1)。 1.2 B+树 m阶的b+树的特征: 1. 有n棵子树的非叶子结点中含有n个关键字(b树是n-1个),这些关键字不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点(b树是每个关键字都保...