InnoDB引擎,表数据文件按B+Tree组织的,叶节点data域保存完整行数据, 树上的key就是主键, 以主键构建的B+树索引 这种索引叫做聚集索引(聚簇索引 clustered index) 聚簇索引一般为主键索引,而主键一个表中只能有一个,所以聚集索引一个表只能有一个 聚簇索引叶子节点存储的是行数据,而非聚簇索引叶子节点存储的是...
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。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的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率。在B+Tree中,所有数据记录节点...
初识 B-Tree是因为手写 Mysql 数据库时遇到了索引,为了能够更高效率的查询数据,索引也必须要可以高效率的查询,在 Mysql 数据库中,是使用 B+ Tree的, 而作为 B+ Tree的老爸 B-Tree, 自然有必要好好的了解一样 你也许会疑惑,为什么一定要选择 B+ Tree 作为索引的数据结构,红黑树等等也可以做到在...
Oracle索引之(b-tree、bitmap、聚集、非聚集) 一、B-TREE索引 一个B树索引只有一个根节点,它实际就是位于树的最顶端的分支节点。 可以用下图一来描述B树索引的结构。其中,B表示分支节点,而L表示叶子节点。 对于分支节点块(包括根节点块)来说,其所包含的索引条目都是按照顺序排列的(缺省是升序排列,也可以在创建...
注:本文讨论的 B-tree 圈定在 disk-based关系数据库中的 B-tree。需要注意该场景下 B-tree 通常会被用来做索引,它的 key 是 structured,即可能是一张表的多个不同类型的列组合而成的 multi-columns key,而不是简单的一个字符串 key。 首先来聊一下为什么 B-tree 需要压缩。
平衡多叉树--B-Tree(B树) 关键词:M阶、B树、分裂、合并 前言: B-树,即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree,B-tree就是指的B树。 1、B树定义: 对于B树,我们一般描述成M(M>2)阶B树(这里的M阶指的是树的所有节点中的子树个数的最大值)。对于B树来说,它必须满足如下的性质:...
由于B-Tree的特性,在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观:首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data,否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,直到找到节点或找到null指针,前者查找成功,后者查找失败。B-Tree上查找算法的伪代码如下:
根据Knuth的定义,m阶 B 树(m order B Tree)是满足以下属性的树:[7] 每个节点至多有m个子节点。 每个内部节点至少有 ⌈m/2⌉ 子节点。 每个非叶节点至少有两个孩子。 所有叶子都出现在同一水平面上。 具有k个子节点的非叶节点包含k-1 个键。
1、B树(B-tree、B-树)介绍 了解B树是最终理解红黑树的关键 B树 是一种平衡的 搜索树,多用于文件系统、数据库的实现 仔细观察B树,有什么眼前一亮的特点? 1 个节点可以存储超过 2 个元素、可以拥有超过 2 个子节点 拥有二叉搜索树的一些性质 平衡,每个节点的所有子树高度一致 ...
B-Tree和B+Tree在多个方面存在显著的比较差异,这些差异主要体现在它们的结构、查询性能、磁盘I/O操作以及应用场景上。 1.结构 B-Tree:每个节点既包含关键字信息也包含数据信息,并且每个节点都可以作为查找的终点,即数据可以出现在内部节点或叶子节点。 B+Tree:非叶子节点只存储关键字信息(不存储数据信息),且关键字...