MongoDB 不使用传统意义上的 B+ 树(即每个节点都存储数据的那种),而是使用了只存储键值的 B+ 树变体。这种结构在 MongoDB 中被称为“B树”,但实际上它是 B+ 树的一种特殊形式。 MongoDB 选择这种结构的原因可能与其非关系型数据库的特性有关。MongoDB 主要用于处理大量文档数据,这些数据通常具有稀疏的索引...
因此,MongoDB的索引结构需要适应不同类型的文档数据。 大规模数据处理能力:MongoDB通常用于处理大规模的数据,而B+树在面对大规模数据时,索引的高度会增加,从而影响查询性能。 内存使用效率:B+树通常需要在内存中维护索引结构,而MongoDB的索引可能很大,无法完全放入内存中。因此,MongoDB需要一种能够有效利用磁盘空间的...
MongoDB属于文档型存储的NoSQL,意味着它并不是关系型数据库,既然如此,基本不会出现批量连续数据的查询,那么B+树的叶子节点通过指针相连接对于MongoDB来说,就没多少价值了。 再看看B树的优缺点(相对于B+树): 优点:数据直接存在于非叶子节点上,最近查询时间复杂度为O(1) 缺点:叶子节点不通过指针连接,不适合范围...
嗯,答案其实很简单——是因为需要使用 B 树能加载大数据量的特性,否则其实现不了这么大量数据的查询和排序。
MySQL 中使用 B+ 树是因为 B+ 树只有叶节点会存储数据,将树中的每一个叶节点通过指针连接起来就能实现顺序遍历,而遍历数据在关系型数据库中非常常见,所以这么选择是完全没有问题的[^7]。 MongoDB 和 MySQL 在多个不同数据结构之间选择的最终目的就是减少查询需要的随机 IO 次数,MySQL 认为遍历数据的查询是常见...
B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。 3、MongoDB 为什么使用B-树? 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) ...
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除了B+ 树,你可能还听说过 B 树、 B- 树,实际上, B- 树就是 B 树,英文翻译都是 B-Tree ,这里的 “-” 并不是相对 B+ 树中的 “+” ,而只是一个连接符。而 B 树实际上是低级版的B+ 树,或者说 B+ 树是 B 树的改进版。 B+ tree ...
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