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...
B+树的范围查找过程 自顶向下,查找到范围的下限(3): 通过链表指针,遍历到元素6, 8: 通过链表指针,遍历到元素9, 11,遍历结束: B+树的特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。 2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,...
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-树的查找过程: 自顶向下查找到范围的下限3: 中序遍历到元素6: 中序遍历到元素8: 中序遍历到元素9: 中序遍历到11,遍历结束: B-树的范围查询是不是很繁琐呢? 再来看看B+树的范围查询。 自顶向下查找到范围的下限3: 通过链表指针,遍历到元素6,8: ...
B树查找过程: ①先让待查找关键字key和结点中关键字比较,如果等于其中某个关键字,则查找成功。 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...
2.B+树查询必须最终查到叶子节点,而B-树只要找到匹配元素即可,无论匹配元素处于中间还是叶子节点;所以B-树查找性能不稳定,可能根节点(最好情况),也可能叶子节点(最坏情况)。而B+树每一次查找都是稳定的。 范围查询 B-树的范围查找过程 自顶向下,查找到范围的下限(3): ...
3.2 B-树查询操作 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 ...