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,...
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<...
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 ...
1.1.1.3*B树的查询过程* B树的查询过程如下:如果B树中查询数值5 整个流程中,我们可以看出: B树中的查询次数并不比二叉查找树少,尤其当单一节点中的元素数量很多时,可以相比磁盘IO的速度,内存中的比较耗时,可以忽略不计, 即次数查找是在磁盘IO中查找的,元素比较是在内存中进行的 ...
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...
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)...
A) B+树 更便于范围查询 因为B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而B树则需要通过从根节点从上往下的遍历。 B) B+树的读写磁盘代价更低 因为B+树的每个非叶子节点存储都是数据索引,而不是数据本身,那么每块数据(也就是和每个节点)存储的索引更多,加载到内存,查询也更多,也就是说IO读写次数...