1. B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 2.从上一节中的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。 3. 而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很...
同样与B-Tree存储引擎相比较而言,添加一条新的纪录远比检索、加锁、修改、放锁这个过程要效率很多。从这个意义上来讲,如果我们能把这些符合键值对要求的索引表数据全部引入到内存,那么对于随机读取的并发能力提升无疑是巨大的质变,这也是它能被Redis、Memcache这类内存数据库选中的重要原因。最后,所以对于事务性要求不...
注意,BTree索引每个节点不但保存索引信息,还保存了对应的数据行信息,找到一个节点相当于找到了数据表中的一行。 3.B+Tree 3.1 概念 B+Tree是BTree的一个变种,最大的区别是B+Tree内部节点不保存数据,只保存索引信息,所有数据都保存在叶子节点,具有如下特征: 1、每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子...
B+Tree的插入相对查询要复杂一些,插入要涉及两个新操作:分裂和增加新根节点。B+Tree的节点能够容纳的值是N,如果一旦超过N,一个节点就要分裂成两个节点;如果根节点分裂了,就需要创建一个新根节点。 B+Tree的插入操作: 新的key值插入到叶子节点上 查找叶子节点的是方式和B+Tree查询过一样;但是有不同,如果查找...
通常在B+Tree上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶子节点,而且所有叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:一种是对于主键的范围查找和分页查找,另一种是从根节点开始,进行随机查找。 可能上面例子中只有22条数据记录,看不出B+Tree的优点,下面做一个...
可能上面例子中只有 22 条数据记录,看不出 B+Tree 的优点,下面做一个推算: 实际情况中每个节点可能不能填充满,因此在数据库中,B+Tree 的高度一般都在 2 − 4 2-42−4 层。MySQL 的 InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的,也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要 1 − 3 1-31−3 次...
(3)B树相对于B+树的优点是: 如果经常访问的数据离根节点很近,而B树的非叶子节点本身存有关键字其数据的地址,所以这种数据检索的时候会要比B+树快。 (4)根据上图我们来看下B+树和B树有什么不同: B+Tree 非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,数据存储在同一层的叶节点,而B-Tree节点中不仅存储键值,也会...
B+Tree是在B-Tree基础上演进而来的。与之不同的是B+Tree的数据页只存储在叶子节点中,并且叶子节点之间通过指针相连,为双向链表结构。 B+Tree的优点可以分为以四个: 充分利用空间局部性原理,适合磁盘存储。 树的高度很低,能够在存储大量数据情况下,进行较少的磁盘IO【见下文介绍】。
3、为什么使用B Tree(B+Tree) 红黑树也可用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B/+Tree,为什么? 一般来说,索引本身也很大,不可能全存内存,往往以索引文件的形式存在磁盘 (1)单节点能存储更多数据,使得磁盘IO次数更少。 (2)叶子节点形成有序链表,便于执行范围操作。