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...
在B-树中找结点; 在结点中找关键字。 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...
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...
(1)在B+树中,具有n个关键字的结点只含有n棵子树,即每个关键字对应一棵子树;而在B树中,具有n个结点的关键字含有(n+1)棵子树。 (2)在B+树中,每个结点(非根内部结点)关键字个数n的范围是ceil(m/2)<=n<=m(根节点1<=n<=m),在B树中,每个结点(非根内部结点)关键字个数n的范围是ceil(m/2)-1<...
B+树范围查找3-11的过程 先从上到下找到下限元素3,然后通过链表指针,依次遍历得到元素5/6/8/9/11;如此一来,就不用像B树那样一个个元素进行查找。 总结 1.单节点可以存储更多的元素,使得查询磁盘IO次数更少。 2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。
1|1B+树索引 B+树进化具有的优点: 索引节点没有数据,比较小,能够完全加载到内存中 而且叶子节点之间都是链表的结构,所以B+Tree也是可以支持范围查询的,而B树每个节点key和data在一起,则无法区间查找 B+树中因为数据都在叶子节点,每次查询的时间复杂度是稳定的,因此稳定性保证了 ...
因此,B-树的查找性能并不文档(最好情况是只查根节点,最坏情况是查到叶子节点).而B+树的每一次查找都是稳定的(查询性能稳定) B+树范围查询的效率比B-树高(范围查询简便) B-树的范围查找过程 自顶向下,查找到范围的下限(3)...
例如:同样查找范围[3-11],两者的查询过程如下: B树的查找过程: 7.png B+树的查找过程: 8.png 3.2 B+树的插入 先来看一个B+树,其高度为2,每页可存放4条记录: 9.png 可以看出,所有记录都在叶节点中,并且是顺序存放的,如果我们从最左边的叶节点开始顺序遍历,可以得到所有键值的顺序排序:5、10、15、20...
B+树查询数据的过程 查询步骤 定位根节点:所有的查询操作都从根节点开始。 内部节点遍历:在内部节点中,使用二分查找法定位到合适的子节点,并移动到该子节点。 叶子节点遍历:在叶子节点中,由于数据已排序,可以直接使用二分查找或顺序查找定位到具体的数据记录。