我们再看看B+树本身,如果我们每个节点可以存储100个元素,那么一个4层的B+树,可以存储1亿条数据,不管是主键字段还是其他字段都够了,而一个4层的B+树检索起来,需要遍历4个节点,每个节点用二分查找的话,是log100(2为底),大概7次吧,4层的话,最差需要查询28次,如果是3层的话,最差要21次,虽然和哈希比起来...
我们再看看B+树本身,如果我们每个节点可以存储100个元素,那么一个4层的B+树,可以存储1亿条数据,不管是主键字段还是其他字段都够了,而一个4层的B+树检索起来,需要遍历4个节点,每个节点用二分查找的话,是log100(2为底),大概7次吧,4层的话,最差需要查询28次,如果是3层的话,最差要21次,虽然和哈希比起来...
创建树 btree.New(degree int) *BTree 降序搜索范围DescendRange funcTestDescendRange(t*testing.T){tree:=btree.New(2)//创建一个2-3-4 树fori:=0;i<100;i++{//插入数据tree.ReplaceOrInsert(&MyTree{Age:i,Name:"freedom"+strconv.Itoa(i)})}tree.DescendRange(&MyTree{Age:50},&MyTree{Age:...
构成B+树的剩余page 在构成B+树的page中又可以分成两类页面,分支页和叶子页。 branch: 每对 key/val 指向一个子节点,key 是子节点的起始 range,val 存放子节点的 page id; leaf: 每对 key/val 存放数据,没有指针指向 sibiling node;通常的 B+ 树多出的一个指针会指向 sibiling node。 可以看出,和标准...
#golang# #B树# 忙活一天,把插入代码写好了,明天搞删除的代码。下一步还有B+树 (#golang是世界上最好的语言# )
B+树一般用于文件索引,如:Mysql的索引实现 字典树,用于字符串多模式匹配 红黑树,用于搜索引擎 3. 图 图的组成主要有:有向图、无向图、带权图 一般场景,如:用于网络流量的动态规划、地理位置的路线分配等 二、算法 排序算法 要记住常用的排序,以及时间和空间复杂度。
1. 索引的结构,b树、b+树的区别和优点?如何降低B+树的高度?2. 阐述事务隔离级别?他们怎么解决脏读重复读和幻读的?- mysql 可重复读没有彻底解决幻读,用间隙锁解决了当前读下的幻读,但如果没加间隙锁,只是依赖 mvcc,select 时可以不读到幻读,但 update/delete 的当前读状态下,就会出现幻读- 解决的话,...
B+ 树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为log (n)。而 B-树 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+ 树叶节点两两相连可大大增加区间访问性,可使用在范围查询等,而 B- 树 每个节点 key 和 data 在一起,则无法区间查找。同时我们访问某数据后,...
假设我们有一组数字34,40,67,5,37,12,45,24,那么,把他们存成B+树就是下图这个样子。 我们很明显看到几个特点 每个节点的大小为2 非叶子层的最后一个节点的最后一个元素为NULL 最底层的叶子节点是顺序排列的,这个例子是从小到大 上面的内节点的每一个元素都指向的下一级节点中最大的一个数相等 ...
//从B+树中获取关键字倒排链的文件偏移offset ok, offset := this.btree.Search(this.fieldName, keystr) if !ok { return nil, false } //文件偏移的第一个位置保存的倒排链的长度 lens := this.idxMmap.ReadInt64(int64(offset)) //通过offset和倒排链的长度获取整个倒排链 ...