如果data数据较大时会导致每一个节点(也就是每一页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同时会导致B树的深度很深,高度很高,增大磁盘的IO次数,进而影响查询效率,在B+树中,所有数据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,这样可以大大增加每个节点存储的key...
B+Tree 的叶子节点天然就是顺序存放的 。 B+树叶子节点是顺序排列的,并且相邻节点具有顺序引用的关系 B+Tree** 的查询效率更加稳定。 比如我们从上图的 B-Tree 中查询一条 id 等于8的数据需要经过两次 IO 操作,查询一条 id 等于3的数据需要经过三次 IO 操作,而从上图的 B+Tree 中只有叶子节点才保存数据...
每个节点最多有m个子节点,每个子树对应一个关键字,最多有m个关键字,最少有m/2个关键字。 与B树的不同点: 1.B+树的数据都存储在叶子节点,内部节点不存储数据,只存储索引。所以B+树的查询时间复杂度固定为logn,而B树的查询时间复杂度不固定,与key在树中的位置有关,最好为O(1)。B+树由于内部节点只存储...
B-树是一种m阶平衡树,叶子节点都在同一层,由于每一个节点存储的数据量比较大,所以整个B-树的层数是非常低的,基本上不超过三层。 由于磁盘的读取也是按block块操作的(内存是按page页面操作的,一般是16k,是内存页面的整数倍,读1块,刚好放到4个内存页面上),因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致,这样一...
趣谈编程注：平衡的意思是指树的叶子节点都差不多深，有平衡之意。平衡二叉树又称AVL树，在满足二叉...
B-树是一种m阶平衡树,叶子节点都在同一层,由于每一个节点存储的数据量比较大,所以整个B-树的层数是非常低的,基本上不超过三层。 由于磁盘的读取也是按block块操作的(内存是按page页面操作的,一般是16k,是内存页面的整数倍,读1块,刚好放到4个内存页面上),因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致,这样一...
B+树和B树相比，主要的不同点在以下3项:所有关键码都存放在叶节点中，上层的非叶节点的关键码是其子...
这个很好理解,由于B-树节点内部每个 key 都带着 data 域,而B+树节点只存储 key 的副本,真实的 key 和 data 域都在叶子节点存储。前面说过磁盘是分 block 的,一次磁盘 IO 会读取若干个 block,具体和操作系统有关,那么由于磁盘 IO 数据大小是固定的,在一次 IO 中,单个元素越小,量就越大。这就意味着B+树...
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。 image.png B-树有如下特点: 1.所有键值分布在整棵树中(索引值和具体data都在每个节点里) 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中; 3.搜索有可能在非叶子结点结束(最好情况O(1)就能查找到数据); ...
红黑树:红黑树是一颗特殊的二叉查找树,每个节点都是黑色或者红色,根节点、叶子节点是黑色。如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。 平衡二叉树(AVL):一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树 ...