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-树内部节点是保存数据的;而B+树内部节点是不保存数据的,只作索引作用,它的叶子节点才保存数据。 B+树相邻的叶子节点之间是通过链表指针连起来的,B-树却不是。 查找过程中,B-树在找到具体的数值以后就结束,而B+树则需要通过索引找到叶子结点中的数据才结束 B-树中任何一个关键字出现且只出现在一个结点中,...
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...
在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,因此 MySQL 的 Innodb 引擎就使用了 B+ 树作为其索引的数据结构。 总结 B 树是为了解决大数据量的查找问题而诞生的,其实二叉搜索树的一般化。通过每个节点存储更多的数据,使得 B 树比起二叉搜索树更加扁平化,从而减少 IO 读取频次,提高搜索速度。 B+ 树比起 B 树,最大...
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,我们对一张具体的表做分析: 代码语言:javascript 复制 create tableStudent(last_namevarchar(50)notnull,first_namevarchar(50)...
B+Tree是B-Tree的升级版,它在B-Tree基础上进行了改动,让自己更方便搜索。B+Tree也是平衡搜索n阶树,它和B-Tree的区别如下: 1. B+Tree的分支结点不存储数据,它只在叶子结点上存储数据;B-Tree任意结点都能存储数据 2. B+Tree的叶子结点形成双向循环链表 ...
平衡性: B+树是自平衡树,确保所有叶子节点到根节点的距离大致相等,从而保持了查询的稳定性和高性能。 有序性: B+树中的节点是按键值有序排列的,这使得范围查询变得非常高效,因为数据在叶子节点中以有序方式存储。 高效的查找操作: 由于B+树的平衡性和有序性,查找操作的复杂度是O(log n),其中n是树中节点...
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...