平衡二叉树（AVL）：一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树❞ B-树、B+树简介 B-树 简介 B-树，也称为B树，是一种平衡的多叉树（可以对比一下平衡二叉查找树），它比较适用于对外查找。看下这几个概念哈：❝阶数：一个节点最多有多少个孩子节点。
那么可以算出一棵高度为 2 的 B + 树,能存放 1170*16=18720 条这样的数据记录。 根据同样的原理我们可以算出一个高度为 3 的 B + 树可以存放:1170*1170*16 = 21902400 条这样的记录。 所以在 InnoDB 中 B + 树高度一般为 1 - 3 层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次 ...
另外,B+ 树的阶数是等于键值的数量的,如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值,那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000×1000=10 亿个数据。 一般根节点是常驻内存的,所以一般我们查找 10 亿数据,只需要 2 次磁盘 IO。 ②因为 B+ 树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的。 那么...
五、总结一次查询的页面I/O数跟索引高度h呈正相关,主要分为以下几种情况:点查询:聚族索引:h1二级索引:覆盖索引:h2回表查询:h2+h1范围查询:这种情况相对比较复杂,但跟点查询的原理类似,读者可自行分析;全表查询:B+树的叶子结点是通过链表连接起来的,对于全表查询,需要从头到尾将所有的叶子结点访问一遍。索引高度...
前面说到,B树/B+树与红黑树等二叉树相比,最大的优势在于树高更小。实际上,对于Innodb的B+索引来说,树的高度一般在2-4层。下面来进行一些具体的估算。 树的高度是由阶数决定的,阶数越大树越矮;而阶数的大小又取决于每个节点可以存储多少条记录。Innodb中每个节点使用一个页(page),页的大小为16KB,其中元数据只...
1)mysql中B+树的索引一般是几层 3层,还是4层,其实一般情况下:3~4层的B+树足以支撑千万级别的数据量存储 2)在存储过程中,谁的大小决定了能存储多大的数据 key的大小,key越小,存储的数据越多 想要了解更多编程小知识,快来关注公众号:爪哇开发吧!每周会不定时的进行更新。
可以有效降低树的高度,提高搜索的效率 2.B+Tree 中,叶子结点通过指针连接在一起,范围扫描的需求实现起来将非常容易,而 B-Tree,范围扫描则需要不停的在叶子结点和非叶子结点之间移动,效率低。 一个三层B+树可以存大概2100万数据,1170* 1170 * 16 b+树一般2到4层,就可以满足千万级的数据存储 ...
所以,上述的数据结构一般仅用于内存对象,基于磁盘的数据排序与存储,最有效的依然是 B+ 树索引。 B+树索引的特点是:基于磁盘的平衡二叉树,但树非常矮,通常为 3~4 层,能存放千万到上亿的排序数据。树矮意味着访问效率高,从千万或上亿数据里查询一条数据,只用 3、4 次 I/O。
真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的 如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。 b+树性质 1、通过上面的分析,我们知道间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。