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...
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...
顺序访问:B-树的节点通常按照键的顺序存储,这样可以使得范围查询更加高效。同时,相邻节点在磁盘上也是相邻存储的,利用磁盘预读的特性,可以减少磁盘的随机读取次数,提高IO效率。 适用于磁盘存储:B-树的设计目标是在处理大量数据和磁盘存储时获得高效的性能。由于B-树节点的大小通常等于或接近一个磁盘页的大小,这使得B-...
6. index:遍历索引树。通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。all和index都是读全表,但index是从索引中检索的,而all是从硬盘中检索的7. all:遍历全表以找到匹配的行 possible_keys 可能会用到的索引 key 实际使用的索引 key_len 表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度。一般来说...
所以,B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,支持基于范围的查询,而B树不支持range-query这样的操作(或者说效率太低)。 B*树 B∗树是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3。
数据库中使用多种索引算法来提高查询性能。以下是一些最常用的索引算法: 1B 树(B-Tree)索引 B-Tree 索引是一种自平衡树数据结构,可保持数据排序并允许在对数时间内搜索、顺序访问、插入和删除。B-Tree 索引结构广泛应用于数据库和文件系统中。B-Tree 索引广泛应用于MySQL、PostgreSQL等关系数据库中。
红黑树(Red-Black Tree ) B-tree B+tree B*tree 时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率。 导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下,那么如何减少树的深度,一个基本的想法就是:采用多叉树结构。
B树中一个节点包含的关键字信息和分支指针信息大小由磁盘块的大小决定,这样充分利用一次磁盘块读写的时间,使用最少的磁盘访问次数最终找到目标关键字;同样,在节点大小确定的情况下,如果减小每个键的长度则可以存储更多的键,从而进一步减小B树的高度,最终加快查询时效性; ...
当我们发现SQL执行很慢的时候,自然而然想到的就是加索引。对于范围查询,索引的底层结构就是B+树。今天我们一起来学习一下B+树哈~ 公众号:「捡田螺的小男孩」 树简介、树种类 B-树、B+树简介 B+树插入 B+树查找 B+树删除 B+树经典面试题 树的简介 ...