B+树每次查找都必须到叶子节点才能获取数据,而B树不一定,B树可以在非叶子节点上获取数据。因此B+树查找的时间更稳定。 B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,方便范围查询和全表查询:只需要从第一个叶子节点开始顺着指针一直扫描下去即可,而B树则要对树做中序遍历。 了解了B+树的结构之后,我们对...
在单元素查询的时候,B+树会自顶向下逐层查找节点,最终找到匹配的叶子节点 示例:查找元素3 注意:B+树的查询看起来与B树差不多,但实际上有两点不同: 1、 B+树的中间节点没有卫星数据,所以,同样大小的磁盘页,B+树的磁盘页可以容纳更多的节点数据 即数据量相同的情况下,B+树的结构比B-树更加“矮胖”,因此,...
B+Tree结构 BTree查找算法图 B+Tree查找算法图(在叶子节点上加上双向指针) B*Treee查找算法图(在枝节点上也使用双向指针) 官方图 分类 构建过程 聚簇索引构建过程 作用: 有了聚簇索引,将来插入的数据行,在同一个区内,都会按照ID值得顺序,有序在磁盘存储数据。 MySQL InnoDB 表 通过聚簇索引组织存储数据表。
按照节点包含子树个数，可以分为B树和二叉树，二叉树可以分为以下几种：❝二叉树：每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树；二叉查找树：首先它是一颗二叉树，若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；左、右子树也分别为二叉...
在MySQL的B+树中查询数据的过程大致如下: 定位根节点:查询从根节点开始,因为根节点通常存储在内存中,不需要额外的磁盘IO。 内部节点遍历:根据查询条件,在内部节点中使用二分查找法找到包含目标数据的子节点,可能需要磁盘IO读取不在内存中的节点。 叶子节点遍历:在叶子节点中使用二分查找或者顺序查找定位到具体的数据...
要介绍B+树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。二叉查找树 首先，让我们先看一张图 从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。键对应user表中的id，数据...
B-Tree 是一个绝对平衡树,所有的叶子节点在同一高度;每个节点保存关键字的个数和路数的关系为:关键字个数 = 路数 - 1 假设要从上图中查找id = X的数据,B-TREE 搜索过程如下: 1、取出根磁盘块,加载17和35两个关键字。 2、如果X等于17,则命中;如果X小于17走P1;如果17 < X < 35走P2;如果X = 35,...
b+树的查找过程 如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计 通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘...
如图所示,B+树中含有两个头指针,一个指向整棵树的根结点,另一个指向关键字最小的叶子结点。同时所有的叶子结点依据其关键字的大小自小而大顺序链接,所有的叶子结点构成了一个 sqt 指针为头指针的链表。 所以,B+树可以进行两种查找运算:一种是利用 sqt 链表做顺序查找,另一种是从树的根结点开始,进行类似于二...
BTree又叫多路平衡查找树，一颗m叉的BTree特性如下：树中每个节点最多包含m个孩子。除根节点与叶子节点外...