是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,同等存储空间下比B-Tree存储更多key 非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引, 树的层级会更少 , 所有叶子节点都在同一层, 叶子节点的关键字从小到大有序排列,叶子节点之间用指针连接, 构成有序链表(稠密索引) B+树上每个非...
所以,B+树在最后一层的数据结点上都加了指针(指向的是物理地址),让它指向下一个区间的开始位置,把尾部的数据又串起来了,就是专门对付这种相邻区间要重复磁头定位的情况 有了这个尾部指针,我们在用B+树去查找 id =6 和 id = 8的记录,当经过一次磁头定位以后找到了id = 6 的记录,它会根据尾指针直接读取 i...
B+树索引在数据库中是高扇出性,树的高度一般在2-4,索引节点和叶子结点的大小都是数据页的大小,每个页默认16KB,每读一个索引节点和叶子结点就有一次磁盘IO,读入索引节点和叶子结点的页后,在内存中先使用page directory进行二分查找,然后利用行记录头中的n_owned和next_record指针进行线性查找,找到需要的记录。 聚...
这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎,基于B-树(但实际上MySQL采用的是B+树结构)的索引结构。 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...
2. 二叉树 3. 红黑树 4. 数据库索引为什么要用 B+ 树而不用红黑树呢? 5. B-Tree 6. B+树 7. B+树和B树区分 (2)B+树索引结构 (1)索引认识 1. 认识 索引是提升查询速度的一种数据结构。 索引之所以能提升查询速度,在于它在插入时对数据进行了排序(显而易见,它的缺点是影响插入或者更新的性能)。
1. B+ 树的基本结构 B+ 树是一种自平衡的树数据结构，其特点在于所有的值都在叶子节点中，而非叶子节点则仅用于导航。每个节点可以包含多个子节点，从而实现高度的平衡，确保查询操作的时间复杂度为 O(log n)。B+ 树的高度相对较低，使得数据访问更加高效。1.1 结构特点 多路平衡树：B+ 树是一个多路平衡...
但实际上MySQL底层并没有用二叉树来存储索引数据,是用的 B+tree(B+树)。 为什么不采用二叉树 假设此时用普通二叉树记录id索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。 此时当我要找id = 7的那条数据时,它的查找过程如下: 此时找id = 7这一行记录时找了 7 次,和我们全表扫描也没什么很大...
B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点。B树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中。
mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点;而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。 B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; ...
查询效率比B树高。因为B+树更矮,更胖,所以和磁盘交互的次数比B树更少,而且B+树通过底部的链表也可以完成遍历,但是B树需要找到每个节点才能遍历,所以B+树效率更高。 总体来说,B+树因为更矮更胖能存储更多数据、效率稳定,读写磁盘次数少,比B-树效...