1.B+树叶子节点存储的是索引,不包含卫星数据,理论上同样大小的磁盘页可以存储更多的元素。数据量相同的情况下,树的高度更低,磁盘IO的次数更少,效率也就更高。 2.B+树的每次查询都会到叶子结点,查询性能更稳定,而B-树则不然(最好根节点O(1),最差叶子结点O(logn)) B-树和B+树的范围查找 假设查找的元素...
B+ 树范围查询 假设我们要查找区间 [32,40]区间的值. 第一步先访问根节点,发现区间的左端点32小于36,则访问根节点的第一个左子树(28,32); 第二步访问节点(28,32),找到32,于是开始遍历链表,把[32,40]区间值找出来,这也是B+树比B-树高效的地方。 B+树的删除 B+树删除关键字,分这几种情况 找到包含...
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。 了解了B+树的结构之后,我们对...
如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少,数据查询的效率也会更快。 另外,B+ 树的阶数是等于键值的数量的,如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值,那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000...
B+树的中间节点只保存索引信息,不保存元素其他相关信息,所以同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素,这就意味着在数据量相同的情况下,B+树更加的矮胖,因此IO的次数也就较少。B+树查询必须查找到叶子节点,每一次查找都是稳定的; 2、B树的范围查找及过程与B+树对比 ...
范围查找,查询>=,找自己还不行,得双指针找到父节点 维护树的代价是非常大的,需要旋转 跳表: 精确查找,二分查找,可以满足需求 区间查找,二分查找找到自己,然后遍历底层数组。满足需求。 有什么缺点: 数据量大,跳表自身的索引层数会很高 还有一个原因,索引是通过二叉树演变过来的,且历史原因,B+树发明的时间,远早...
②如果和所有关键字都不相等,则看key处在哪个范围内,然后去对应的指针所指向的子树查找。 起源 B 树是由Rudolf Bayer和Edward M. McCreight在波音研究实验室工作时发明的,目的是有效管理大型随机访问文件的索引页。基本假设是索引会非常庞大,以至于只有一小部分树可以放入主内存。Bayer 和 McCreight 的论文Organizat...
查询数值9的过程 从根节点开始,先跟8比较 大于8,所以找到8的右孩子,也就是(0010,0012)节点 跟10比较,比10小,所以找到该节点的最左孩子9 跟9比较,等于要查找的数值,返回 3.3 B-树插入操作 插入数值6的操作 首先跟查找一样,先进行比较 最终找到合适的位置,也就是(0013,0015)这个节点 ...