Btree/B+tree 关键字出现且只出现在一个节点中 搜索有可能在非叶子节点结束在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找算法B+tree B+树是B树的变体,也是一种多路平衡查找树,B+树的示意图为: 由图可看出B+tree的特点 同时也是 Btree 和 B+tree的区别 所有关键字存储在叶子节点,非叶子节点不存储真正的data 为所有叶子节点增加了一个链指针
B*树对比 B+Tree其初始化的容量更大,存储的关键字更多,层级更少,裂变次数也会更少。
可以看到由于B-Tree的非叶子节点上也存储着数据(数据是某一行所有数据,比较占内存),导致每一层的缓存页16KB很快被占满,只能存储很少的数据量。而B+Tree非叶子节点只存储索引,不存储数据,16KB的缓存页可以存储很多索引,在计算存储量时又是一个次方的关系,所以随着树高的增长,B+Tree的存储量远高于B-Tree。. ②:...
代表指针，用作指针变量。&代表取地址，对一个变量取地址后，赋给指针变量，在C++中代表一个对象或者变量的引用。
两种索引 查找过程的区别: B+tree 需要找到叶子节点 才能找到数据, 而Btree 可能不需要找到叶子节点 就可以找到数据 B+Tree索引 如何提高索引的查询性能 ? 找得快, 叶子节点双向指针 一次IO 操作,找更多的数据,减少IO 操作,节点不存数据,只存关键字,这样可以存储更多索引的信息,B+tree 层级会降低 ...
普通索引 btree和hash 索引方法btree与hash的区别,Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引。可能很多人又有疑问了,既然