非叶子节点不存data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引。 非叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能。 B-Tree 特点 叶结点具有相同的深度,叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 存储引擎 -99% InnoDB, 早期MyISAM MylSAM 索引文件和数据文件是分离的(...
这就造成B-tree的查询极不稳定。而且,B-tree中每个节点携带了详细信息,占用空间就会大,IO一次读取的节点数就少,而B+tree非叶子节点只存索引信息,空间小,一次IO读取节点多,所以B+tree比B-tree更矮胖。 对于范围查询,我们看B+tree是如何做的:通过范围的下限,去查找到B+tree的叶子节点。找到叶子节点后,再通过叶...
是B-Tree的一种变种树。自然也会满足B树相关特性。主要区别：B+树的叶子会包含所有的节点数据，并产生...
一, B+Tree的定义: 分为叶子节点, 分支节点 (非叶子节点) 和根节点 分支节点只储存索引值和节点指针, 指针是指向具体节点的内存地址; 叶子节点存有索引值和数据; 根节点和分支节点类似, 不同的是每次检索数据都是从根节点开始 叶子节点之间会构成一个单向链表 二, B+Tree的结构图: 三, B+Tree的应用场景:...
我们来总结下B+Tree和B-Tree的区别1.B+Tree非叶子结点只存储键值信息。 2.B+Tree所有叶子节点都有一个指针(上面说到了指针的用途)。 3.B+Tree数据都存储在叶子节点上,B-Tree节点上都存储数据。 innoDB存储引擎页大小为16KB,一般主键类型为INT(占用4个字节)或BIGINT(占用8个字节)。
从前面分析情况来看,减少磁盘IO的次数就必须要压缩树的高度,让瘦高的树尽量变成矮胖的树,所以B-Tree就在这样伟大的时代背景下诞生了。 B-Tree m阶B-Tree满足以下条件: 1、每个节点最多拥有m个子树 2、根节点至少有2个子树 3、分支节点至少拥有m/2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点) ...
由于B+Tree非叶子节点不存储数据(data),因此所有的数据都要查询至叶子节点,而叶子节点的高度都是相同的,因此所有数据的查询速度都是一样的。 带顺序索引的B+TREE很多存储引擎在B+Tree的基础上进行了优化,添加了指向相邻叶节点的指针,形成了带有顺序访问指针的B+Tree,这样做是为了提高区间查找的效率,只要找到第一个...
很多人喜欢把B-tree译作B-树,然后读作B减树 其实,这么是不对的 容易让人会以为B树和B-树是两种树 特此声明:B-树就是指的B树 好了,本章结束 3. 什么是B-树 首先B-树是一种多路平衡搜索树 简单来说,就是每个节点不止存储一个数据值 每个节点也不止有两个子节点 ...
B树（Balance Tree）即为平衡树的意思，下图即是一颗B树。图中的p节点为指向子节点的指针，二叉查找树和平衡二叉树其实也有，因为图的美观性，被省略了。- 图中的每个节点称为页，页就是我们上面说的磁盘块，在mysql中数据读取的基本单位都是页，所以我们这里叫做页更符合mysql中索引的底层数据结构。从上图可以...
在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。 B+Tree相对于B-Tree有几点不同: 非叶子节点只存储键值信息; 所有叶子节点之间都有一个链指针;...