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...
数据集合分布在整个树里面,叶子节点和非叶子节点都存储数据;类似在整个树里面做一次二分查找。 B 树相对于平衡二叉树,每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)。 实际业务中B树的阶数一般大于100,存储大量数据,B树高度也会很低,查询效率会更高。 备注 每个节点拥有最多的子节点,子节点的个数一般称为阶。 阶...
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...
🌱 叶子节点数据:B+树的叶子节点存储数据,而非叶子节点只存储指针,不存储数据。B树的所有节点(包括叶子节点)都存储数据,数据分布在整个树结构中。 🔍 非叶子节点数据:B+树的非叶子节点中存储的数据都在叶子节点中出现过,也就是说,叶子节点中的数据在非叶子节点中冗余一份。而B树中非叶子节点的元素不会冗余。
B树和B+树有什么不同呢? 1)B树一个节点存的是数据,B+树存储的是索引(地址);所以B树一个节点的存储容量有限,而B+树能存储很多个地址,B+树叶子节点存所有的数据。 2)B+树的叶子节点是数据阶段,用了一个链表串联起来,便于范围查找。 MySQL为什么最终选择B+树?
B树和B+树 【小细节】 B树就是B-tree,’ - ‘ 只是一个符号;B+树其实是B+-tree B树是一棵平衡树(AVL树),而平衡树每次在进行增删改时都会失去平衡,因此就要就要通过旋转来保持平衡,而旋转是非常耗时的,由此我们可以知道AVL树适合用于插入删除次数比较少,但查找多的情况。
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引,对于频繁访问的表,innodb会透明建立自适应hash索引,即在B树索引基础上建立hash索引,可以显著提高查找效率,对于客户端是透明的,不可控制的,隐式的。 “不谈存储引擎,只讨论实现(抽象) Hash索引 基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询...
除根节点和叶子节点外,其它每个节点至少有ceil(k/2)个孩子。 所有叶子节点都在同一层。 B+树 B+树也是一种多路搜索树,与B树相似,但在B+树中,所有的数据都存储在叶子节点中,而非在非叶子节点中。B+树满足以下条件: 所有关键字都出现在叶子节点的链表中,且链表中的关键字恰好是有序的。
B+Tree（B+树）是B-Tree的一种变种树。自然也会满足B树相关特性。主要区别：B+树的叶子会包含所有的...
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...