1、B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索; 2、B+树空间利用率更高 因为B+树的内部节点(非叶子节点,也称索引节点)不存储数据,只存储索引值,相比较B树来说,B+树一个节点可存储更多的索引值,使得整颗B+树变得更矮,减少I/O次数,磁盘读写代价更低,I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素; ...
B+树层级更少,查找更快 B+树查询速度稳定:由于B+树所有数据都存储在叶子节点,所以查询任意数据的次数都是树的高度h B+树有利于范围查找 B+树全节点遍历更快:所有叶子节点构成链表,全节点扫描,只需遍历这个链表即可 B树优点:如果在B树中查找的数据离根节点近,由于B树节点中保存有数据,那么这时查询速度比B+树快...
B+树空间利用率更高、可减少I/O次数,磁盘读写代价更低(因为索引文件较大,一般不直接存储在内存中,一般是以索引文件的形式存储在磁盘上,这样,索引的查找就存在磁盘I/O,B+树的内部节点没有指向具体信息的指针,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多...
一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,索引的结构组织要...
B树被作为实现索引的数据结构被创造出来，是因为它能够完美的利用“局部性原理”。局部性原理的逻辑是这样...
B+树空间利用率更高,可减少I/O次数,磁盘读写代价更低。一般来说,索引本 身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引 查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,只是作为索引 使用,其内部结点比B树小,盘块能容纳的结。
B+树也是多路平衡查找树,其与B树的区别在于: B树中每个节点(包括叶节点和非叶节点)都存储真实的数据,B+树中只有叶子节点存储真实的数据,非叶节点只存储键。在MySQL中,这里所说的真实数据,可能是行的全部数据(如Innodb的聚簇索引),也可能只是行的主键(如Innodb的辅助索引),或者是行所在的地址(如MyIsam的非聚...
B树优点:如果在B树中查找的数据离根节点近,由于B树节点中保存有数据,那么这时查询速度比B+树快。 为什么不使用红黑树(自平衡二叉搜索树)? 如果使用红黑树,会使树的高度更高,增加IO消耗 为什么不使用哈希表 哈希表对于范围查找和排序效率低,但对于单个数据的查询效率很高。
B+树这样设计有什么优点呢? 每个节点存储的元素更多,看起来比B树更矮胖,导致磁盘IO次数更少。 非叶子节点不存储数据,只存储索引,叶子节点存储全部数据。 这样设计导致每次查找都会查到叶子节点,效率更稳定,便于做性能优化。 叶子节点之间使用有序链表连接。 这样设计方便范围查找,只需要遍历链表中相邻元素即可,不再需...
空间利用效率:B+树索引相比哈希表在存储空间利用方面更加高效。B+树的节点大小是固定的,而哈希表需要为每个键值对分配额外的存储空间,会造成较大的空间浪费。对于大规模数据存储来说,B+树索引占用的空间相对较小。 支持数据的有序性:B+树在插入和删除操作时能够保持数据的有序性,不需要进行频繁的重建索引操作。而...