它的 key 是 structured，即可能是一张表的多个不同类型的列组合而成的 multi-columns key，而不是简...
B树的删除就是根据key删除记录,如果不存在对应的key则删除失败。 如果当前需要删除的key位于非叶子结点上,则用后继key(这里的后继key均指后继记录的意思)覆盖要删除的key,然后在后继key所在的子支中删除该后继key。此时后继key一定位于叶子结点上,这个过程和二叉搜索树删除结点的方式类似。删除这个记录后执行第2步...
从上图可以看出,B 树相对于平衡二叉树,每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data),并且每个节点拥有更多的子节点,子节点的个数一般称为阶,上述图中的 B 树为 3 阶 B 树,高度也会很低。 基于这个特性,B 树查找数据读取磁盘的次数将会很少,数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。 假如我们要查找 id=28 ...
B-树,全称是 Balanced Tree,是一种多路平衡查找树。 一个节点包括多个key (数量看业务),具有M阶的B树,每个节点最多有M-1个Key。 节点的key元素个数就是指这个节点能够存储几个数据。 每个节点最多有m个子节点,最少有M/2个子节点,其中M>2。 数据集合分布在整个树里面,叶子节点和非叶子节点都存储数据;类似...
B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点。 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right); ...
key:这个表示 MySQL 决定采用哪个索引来优化对该表的访问,PRIMARY 表示利用主键索引, NULL 表示不用索引。 Extra:这个中的 Using index 表示优化器只需要通过访问索引就可以获取到需要的数据(不需要回表),Using where 表示需要过滤 前缀索引(含数据查找规则) ...
那么什么是B树呢?B树实质是一棵(N-1)-N查找树,N叫做B树的阶,B树延续了二三查找树的本质,将其结点的key进行拓展,我们知道一个结点能够存储更多的key,那么这棵树的高度也就越低,进而查找效率就会高。像咱们B树就不会像红黑树以及二三查找树那么单一,因为一棵B树的阶数一般都会大于100甚至更大,主要用于海量数据的...
B-树的查找很简单,是二叉排序树的扩展,二叉排序树是二路查找,B-树是多路查找,因为B-树结点内的关键字是有序的,在结点内进行查找时除了顺序查找外,还可以用折半查找来提升效率。B-树的具体查找步骤如下(假设查找的关键字为key): 1)先让key与根结点中的关键字比较,如果key等于k[i](k[]为结点内的关键字...
下面是一个简单的 B+ 树结构的代码示例（Python）：class BPlusTreeNode:def __init__(self, leaf=False):self.leaf = leaf self.keys = []self.children = []class BPlusTree:def __init__(self, order):self.root = BPlusTreeNode(leaf=True)self.order = order def insert(self, key):root = ...
In-place update可以翻译为就地更新结构,B树、B+树都是就地更新结构。它们都是直接覆盖旧记录来存储更新内容的。我们看图(a)的部分,为了更新key为k1的value,选择直接涂改掉(k1, v1),再在原位置写入(k1, v4)。这种就地更新的结构,因为只会存储每个记录的最新版本,所以往往读性能更优,但写入的代价会变大,因为更...