一棵简单的B-树如下: B+ 树简介 B+树是B-树的变体,也是一颗多路搜索树。一棵m阶的B+树主要有这些特点: ❝ 每个结点至多有m个子女; 非根节点关键值个数范围:⌈m/2⌉ <= k <= m-1 相邻叶子节点是通过指针连起来的,并且是关键字大小排序的。 ❞ 一颗3阶的B+树如下: B+树和B-树的主要区别...
如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。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...
B+Tree树是B-Tree的变种,能更好的解决范围查找问题。 6.1 B+Tree的特性: 非叶子节点不存储data,只存储索引,可以存放更多索引 叶子节点不存储指针 顺序访问指针,提高区间访问性能 6.2 B+Tree 索引为什么可以支持千万级别数据量的查找 分析: MySQL 官方对非叶子节点(如最上层h = 1的节点,B+Tree高度为3) 的大小...
从查找过程中发现,B-tree比对次数和磁盘IO的次数其实和二叉树相差不了多少,这么看来并没有什么优势。 但是仔细一看会发现,比对是在内存中完成中,不涉及到磁盘IO,耗时可以忽略不计。 另外B-tree中一个节点中可以存放很多的关键字(个数由阶决定),相同数量的关键字在B-tree中生成的节点要远远少于二叉树中的节点,相...
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,我们对一张具体的表做分析: 代码语言:javascript 复制 create tableStudent(last_namevarchar(50)notnull,first_namevarchar(50)...
B 树的每一个节点最多可以包括 M 个子节点，M 称为 B 树的阶，所以 B 树就是一个多叉树。假设...
综上所述，B+树是一种高效的、支持范围查询、支持高效的数据插入和删除、支持高效的磁盘访问的数据结构...
这样的话,B+ 树使得范围查找,排序查找,分组查找以及去重查找变得异常简单。而 B 树因为数据分散在各个节点,要实现这一点是很不容易的。 B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的 上图中的 B+ 树索引就是 InnoDB 中 B+ 树索引真正的实现方式,准确的说应该是聚集索引。
在数据库查询中,经常会涉及到范围查询,即在一个范围内查找符合条件的数据。当数据量较大时,范围查询可能会导致性能问题,因为需要遍历大量数据来找到符合条件的结果。为了提高查询效率,MySQL 提供了索引机制,可以通过索引快速定位到符合条件的数据,从而加快查询速度。
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。 索引高度通常为2~4层。在高度h=3、主键为int类型、行记录大小为1KB时,可索引的总行数为1170^2*16=2190W。这也是很多...