进行读写数据都是操作内存,跟磁盘没啥关系,因此也不存在磁盘IO了,所以层高就不再是跳表的劣势了。 并且前面也提到B+树是有一系列合并拆分操作的,换成红黑树或者其他AVL树的话也是各种旋转,目的也是为了保持树的平衡。 而跳表插入数据时,只需要随机一下,就知道...
我们可以根据B类树的特点,构造一个多阶的B类树,然后在尽量多的在结点上存储相关的信息,保证层数尽量的少,以便后面我们可以更快的找到信息,磁盘的I/O操作也少一些,而且B类树是平衡树,每个结点到叶子结点的高度都是相同,这也保证了每个查询是稳定的。 总的来说,B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平...
而跳表之所以这么快是因为有能按区间高效查询的索引层。 而树结构其特性决定了遍历数据方式本身就纯天然的支持按区间查询。再加上树是非线性结构的优势相比于线性结构的数组,不必像数组的数据是连续存放的。那么当树结构在插入新数据时就不用像数组插入数据前时,需要将数据所在往后的所有数据节点都得往后挪动的开销。
但MySQL的索引依然不采用能够精确定位和范围查询都优秀的红黑树。 因为当MySQL数据量很大的时候,索引的体积也会很大,可能内存放不下,所以需要从磁盘上进行相关读写,如果树的层级太高,则读写磁盘的次数(I/O交互)就会越多,性能就会越差。 B-tree 红黑树目前的唯一不足点就是树的高度不可控,所以现在我们的切入点...
限制了左右子树的树高,不会相差过大。 缺点: 规则复杂,一般人想要弄懂这玩意儿,就已经很费劲了,更别说使用了。 什么是B树? 我们知道,树的高度越高,查找次数越多,也就是磁盘IO次数越多,耗时越长, 我们能不能想办法降低树的高度,把二叉树变成N叉树?于是B树就来了。
索引是一种支持快速查找的数据结构,在运用中往往还要求能够支持顺序查询,而常见的数据结构有很多,比如数组,链表,二叉树,散列表,二叉搜索树,平衡搜索二叉树,红黑树,跳表等。仅仅从数据结构那么为什么选择B+Tree呢? 首先对于数组,链表这种线性表来说,适合存储数据,而不是查找数据,同样,对于普通二叉树来说,数据存储没...
02:15 从B+树的角度分析为什么单表2000万要考虑分表? 01:58 InnoDB为什么不用跳表,Redis为什么不用B+树? 02:06 CPU飙高问题排查过程 02:36 OOM问题排查过程 02:39 Load飙高问题排查过程 02:45 Arthas统计方法耗时的原理是什么? 01:47 频繁FullGC问题排查 02:57 Java...
楼主为什么MySQL不用跳表做索引而是用B+树这个问题怎么回答的查看原帖点赞 4 相关推荐 02-06 22:45 数据分析师 第二次作业 1、要求京东首页开发2、代码3、效果图 点赞 评论 收藏 分享 02-05 20:18 武汉纺织大学 C++ 最大公约数和最小公倍数 点赞 评论 收藏 分享 01-21 12:26 暨南大学 golan...
因此,redis选了跳表,而不是B+树。 总结 B+树是多叉平衡搜索树,扇出高,只需要3层左右就能存放2kw左右的数据,同样情况下跳表则需要24层左右,假设层高对应磁盘IO,那么B+树的读性能会比跳表要好,因此mysql选了B+树做索引。 redis的读写全在内存里进行操作,不涉及磁盘IO,同时跳表实现简单,相比B+树、AVL树、少...
而跳表插入数据时,只需要随机一下,就知道自己要不要往上加索引,根本不用考虑前后结点的感受,也就少了旋转平衡的开销。 因此,redis选了跳表,而不是B+树。 总结 B+树是多叉平衡搜索树,扇出高,只需要3层左右就能存放2kw左右的数据,同样情况下跳表则需要24层左右,假设层高对应磁盘IO,那么B+树的读性能会比跳表...