2.易于实现和维护 B+树相对于跳跃表而言是一种更传统、更成熟的数据结构,因此实现并维护它会带来更多的挑战和困难。相比之下,跳跃表可作为一种更易于实现和维护的算法,这就使得Redis在开发和运维方面更轻松。 3.更灵活的应用场景 B+树适用于较大的数据库,需要提供高效的存储和搜索功能,同时面临...
因为B+树的原理是 叶子节点存储数据,非叶子节点存储索引,B+树的每个节点可以存储多个关键字,它将节点大小设置为磁盘页的大小,充分利用了磁盘预读的功能。每次读取磁盘页时就会读取一整个节点,每个叶子节点还有指向前后节点的指针,为的是最大限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万...
redis是纯内存,无磁盘IO mysql是内存+磁盘 ,如果索引都在磁盘,需要3次IO,如果树的层级高了,需要的IO更多,效率更低 B+ Tree 需要保持树的平衡,会有一系列的分裂与合并(顺序写可以忽略) zset的跳表插入数据简单,随机出来层了,定位到以后改个链表节点即可 总结 redis设计本身使用的是极简思想,跳跃表的操作,比二叉...
由于B树的数据分布在树的所有结点中,有些数据可能在根节点就查到,有些可能在叶子节点才查到。两者查询时间相差很大,即查询时间不稳定。 需要高效的范围查找。由于B树的数据分布在树的所有结点中,想要查询范围数据就要在不同节点中进进出出,频繁访问节点,由于访问一次节点就要进行一次IO,因此这造成了低效的范围查找。
而之所以Innodb用B+树,主要是因为B+树是一种磁盘IO友好型的数据结构,而Redis使用跳表,是因为跳表则是一种内存友好型的数据结构。 “B+树”对磁盘友好? 首先,B+树的叶子节点形成有序链表,可以方便地进行范围查询操作。对于磁盘存储来说,顺序读取的效率要高于随机读取,因为它可以充分利用磁盘预读和缓存机制,减少磁盘...
跳表和B+树的异同点 相同点: 两种数据结构的查询效率都是杠杠的,而且都支持范围查询,不然MySQL就不用 B+树,Redis就不用跳表了。 不同点(新增数据方面): B+ 树在新增数据的时候可能面临页分裂的问题,而且它还需要维护各种索引页; 跳表在添加数据的时候,并没有什么页分裂的说法,就算是索引分配也是非常的简单的...
1.B+树可以包含多个子节点,能够有效减少树的高度。 2.每个非叶子节点存储多个key,叶子节点可以存储多个value,因此每个节点更能够存储更多的键。 3.拥有绝对的平衡,每个树的各个分支高度相差不大。 4.能够按照顺序访问。 5.插入数据可以让整棵树分布更加均匀,保证范围查询和删除效率。
以下是Redis不采用B+树的原因: 1.更高的插入和删除效率 B+树在进行插入和删除操作时,需要进行频繁的数据调整,这意味着任何更新操作都需要重新平衡整个树。在大规模数据存储的情况下,这些复杂度将急剧增加,影响读写速度和响应时间。相比之下,跳跃表的插入和删除效率更高,不需要进行类似繁琐的操作。...
而之所以Innodb用B+树,主要是因为B+树是一种磁盘IO友好型的数据结构,而Redis使用跳表,是因为跳表则是一种内存友好型的数据结构。 B+树次磁盘友好? 首先,B+树的叶子节点形成有序链表,可以方便地进行范围查询操作。对于磁盘存储来说,顺序读取的效率要高于随机读取,因为它可以充分利用磁盘预读和缓存机制,减少磁盘 I...