B树是一种自平衡的多路查找树,旨在保持数据有序,并允许对数据进行高效的查找、插入和删除操作。与二叉树不同,B树的每个节点可以有多个子节点。 2. 特点 多路性:每个节点最多可以有M个子节点,M称为树的阶。 键与数据存储在所有节点:包括内部节点和叶子节点。 节点内的键有序排列:便于快速定位。 子树范围:每个...
3、B+树天然具备排序功能:B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表,在查询大小区间的数据时候更方便,数据紧密性很高,缓存的命中率也会比B树高。 4、B+树全节点遍历更快:B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可,,而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历,这有利于数据库做全表扫描。 B树相对于B+树的...
于是，B+ 树应运而生，在B树上做小小改动，便是目前完美的索引结构啦。B+树 B+树，如下图，仍是...
B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了。 2、B+树的查询效率更加稳定 由于非叶子结点并不是最终指向文件内容...
16:35 字节二面:B树和B+树之间有什么区别?为什么MySQL要选择B+树作为索引数据结构,而不是B树、二叉树、红黑树 ? 06:53 美团三面:高并发下如何保证 redis和数据库数据一致性的?当时真的回答的稀里糊涂。。。 18:26 字节二面:ThreadLocal是什么?有哪些使用场景?它的底层是如何实现的?给我整不会了。。。
B+树是一种平衡多路查找树，它是B树的一种变体。B+树与B树的区别在于：- B+树的非叶子节点只存储键值和指针，不存储实际的数据，这样可以减少非叶子节点的大小，增加每个节点的分支数，降低树的高度。- B+树的所有叶子节点都存储了完整的数据记录，并且按照键值的大小顺序链接成一个链表，方便范围查询和顺序访问...
减少磁盘读取层级:由于B+树的高度较低,访问根节点到叶子节点的路径也较短,意味着进行一次查询需要的磁盘读取次数较少。相对于B树或者其他数据结构,B+树在实际的查询操作中减少了磁盘IO,极大提高了查询速度。 磁盘页的概念 B+树的每个节点对应于数据库的一个磁盘页(典型的大小为4KB或8KB)。当执行查询时,数据库...
B+树的数据保存在叶子节点,并且组成了一个增序的链表,B-树的所有节点都保存了数据; B+树叶子节点的数据是有序链表,因此支持 range-query范围查询,而 B-树不支持; B+树叶子节点的数据是有序双向链表,方便asc升序查询和desc降序查询; 如下图,给出了一棵 B+树示意图: ...
那为什么采用B+树不用B树呢? 原因: B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历效率低下的问题(B树因为分支结点同样存储着数据,所以如果要查找某个范围的数据,需要进行一次中序遍历)。为了解决这个问题,B+树应用而生,B+树的中间节点存储的只是叶子节点的索引,所有数据都存储在叶子结点中,所以只需要遍历叶子节点就...
一、B树和B+树的区别 很明显，我们想向弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树 B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B-树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：（1）多路，非二叉树 （2）每个节点既保存索引，又保存数据 （3）搜索...