所以B+树设计的初衷就是最大限度的减少对于磁盘的扫描次数。如果一个表或索引没有使用B+树(对于没有聚集索引的表是用堆heap存储),那么查找一个数据,需要在整个表包含的数据库页中全盘扫描。这无疑会大大加重IO负担,而使用B+树进行存储,则仅仅需要将B+树的根节点存入内存中,经过几次查找后就可以找到存放需要数...
█b+树相比于b树的查询优势：b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；...
B+树的优势在于查找效率上,下面我们做一具体说明: 首先,B+树的查找和B树一样,类似于二叉查找树。起始于根节点,自顶向下遍历树,选择其分离值在要查找值的任意一边的子指针。在节点内部典型的使用是二分查找来确定这个位置。 (1)、不同的是,B+树中间节点没有卫星数据(索引元素所指向的数据记录),只有索引,而B...
红黑树是一种接近平衡的二叉树(说它是接近平衡因为它并没有像AVL树的平衡因子的概念,它只是靠着满足红黑节点的5条性质来维持一种接近平衡的结构,进而提升整体的性能,并没有严格的卡定某个平衡因子来维持绝对平衡)。 特性 一棵红黑树同时满足以下特性: 节点是红色或黑色 根是黑色 叶子节点(外部节点,空节点)都是...
但是B+树的优势更加明显: B+树的层级更少 相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多,树的层级更少所以查询数据更快; B+树查询速度更稳定 B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上,所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定; B+树天然具备排序功能 ...
B+树的性能优势 B+树的好处主要体现在查询性能上,下面我们就以单行查询和范围查询来做分析。 单行查询 在单行元素查询的时候,B+树会自顶向下逐层查找节点,最终匹配的叶子节点。假如我们要查找节点为 3 的节点: 看起来与 B 树一样都需要执行三次磁盘 IO,那么实际的性能优化体现在哪里呢?
B+树相对于B树有一些自己的优势,可以归结为下面几点。 单一节点存储的元素更多,使得查询的IO次数更少,所以也就使得它更适合做为数据库MySQL的底层数据结构了。 所有的查询都要查找到叶子节点,查询性能是稳定的,而B树,每个节点都可以查找到数据,所以不稳定。
下图是B+树的结构,特点是:节点之间含有重复数据,叶子节点还用指针连在一起。 image 其次,每个父节点的元素都出现在子节点中,是子节点的最大或最小元素。 image 由于父节点的元素都出现在子节点,因此所有叶子节点包含了全量元素信息,并且每个叶子节点都带有指向下一节点的指针,形成了一个有序链表。
4. 树 树结构的特性决定了遍历数据本身就支持按区间查询。再加上树是非线性结构的优势相比于线性结构的数组,不必像数组的数据是连续存放的。那么当树结构在插入新数据时就不用像数组插入数据前时,需要将数据所在往后的所有数据节点都得往后挪动的开销。所以树结构更适合插入更新等动态操作的数据结构。
12.1 B+树与B-树的区别: 12.2 B+树相比于B树的查询优势: 13.B*树 13.1 介绍: 14 其他的树简介: 14.1 R树: 14.2 字典树(Trie树): 14.3 后缀树 15 总结 10.2-3-4树 10.1 特点 1. 每个节点最多有四个子节点和三个数据项 2. 子节点个数 = 数据项个数 + 1 ...