(1)B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data,所以一个节点可以存储更多的内节点,每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大,IO效率更高。 (2)mysql是关系型数据库,经常会按照区间来访问某个索引列,B+树的叶子节点间按顺序建立了链指...
B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树(文件的目录一级一级索引,只有最底层的叶子节点(文件)保存数据)非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中,这不就是文件系统文件的查找吗? 我们就举个文件查找的例子:有3个文件夹a、b、c, a包含b,b包含c,一个文件yang.c,a、b、c就是...
非叶子结点内指向其他内存页的指针数量为x 叶子节点内能容纳的record数量为y B+树的层数为z 那这棵B+树放的行数据总量等于(x ^ (z-1)) * y。 X怎么算 非叶子节点里主要放索引查询相关的数据,放的是主键和指向页号。主键假设是bigint(8Byte),而页号在源码里叫FIL_PAGE_OFFSET(4Byte),那么非叶子节点里...
所有的非终端结点(非叶子结点)可以看成是索引部分,结点中仅含有其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字。 例如下面一棵 3 阶 B+树: 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...
B+树是B树的一种变形树,总结起来,数据库索引的B+树与B树的差异在于: 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同。 非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i],K[i+1])的子树(注意,区间是前闭后开)。 为所有叶子结点增加一个链指针。 所有关键字都在叶子结点出现。
B-Tree是一种多路搜索树(并不是二叉的): 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2; 2.根结点的儿子数为[2, M]; 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]; 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字) ...
一、mysql B+树中同层的非叶子节点所在的页也使用双向链表连接的原因 这样设计是为了提高查询效率。在查询过程中,当查询到某个非叶子节点时,需要继续向下查找。同一页中的节点被连接起来,可以缩短查找路径,从而提高查询效率。 同时,由于非叶子节点也被存储在数据页中,当需要访问某个叶子节点时,可以通过直接访问该页...
放不下，那肯定就不是你想的那样，将所有的非叶子结点都放入Buffer Pool。如果放的下，还有另外的问题...
叶子和非叶子都满了 从上面可以看到,只有在叶子和索引结点都满了的情况下,B+树才会考虑加入一层新的结点。 而从之前的文章知道,要把三层B+树塞满,那大概需要2kw左右的数据。 跳表新增数据 跳表同样也是很多层,新增一个数据时,最底层的链表需要插入数据。