1. B+Tree是B TREE的变种,B TREE能解决的问题,B+TREE也能够解决(降低树的⾼度,增⼤节点存储数据量) 2. B+Tree扫库和扫表能⼒更强。如果我们要根据索引去进⾏数据表的扫描,对B TREE进⾏扫描,需要把整棵树遍历⼀遍,⽽B+TREE只需要遍历他的所有叶⼦节点即可(叶⼦节点之间有引⽤)。 3....
有n棵子树的B+Tree最多含有n个key,而BTree最多含有n-1个key。 B+Tree的叶节点保存所有的key信息,依key大小顺序排列。 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分,节点中只含有其子节点的最大(或最小)key。 由于B+Tree只有叶子节点保存key信息,查询任何key都要从root走到叶子。所以B+Tree的查询效率更加稳定。
对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效 仅能满足 “=”,“IN”,不支持范围查询 hash冲突问题 B-Tree 叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空; 所有索引元素不重复; 节点中的数据索引从左到右递增排列; 数据节点存在每个节点上 B+ Tree 非叶子节点不存储...
将上一节中的B-Tree优化,由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息,假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息,则变成B+Tree后其结构如下图所示: 在B+Tree上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶子节点,而且所有叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:一种...
mysql中B+Tree和B-Tree的区别 1、B-树的关键词和记录放在一起,叶节点可以看作是外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引,记录只放在叶节点上。 2、在B-树中,越靠近根节点的记录查找时间越快,只要找到关键字就可以确定记录的存在;而B+树中每一个记录的查找时间基本相同,都...
BTree和B+Tree的区别是:B+Tree只在叶子结点上存数据,其他结点只做索引的作用,但BTree在每个Node都存了数据。因为每个Node的数据和指针都存在页中,每个页的大小是固定的:16KB,BTree的Node既存了数据也存了指针,那么可以存放的指针个数就比B+Tree少。所以B+Tree更扁平一些,B+Tree相比BTree磁盘IO少。
B+Tree和B-Tree相比,主要有以下三点区别: 所有的数据都会出现在叶子节点。 叶子节点形成一个单向链表。 非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。 上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构,接下来,我们再来看看MySQL优化之后的B+Tree。
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