什么是B树 B树,即B-tree树,B是Balanced首字母,平衡的意思 因为B树的原英文名称为B-tree 很多人喜欢把B-tree译作B-树,然后读作B减树 其实,这么是不对的 容易让人会以为B...树和B-树是两种树 特此声明:B-树就是指的B树 好了,本章结束 ?...什么是B-树 首先B-树是一种多路平衡搜索树 简单来说,就是每个节点不止存储一个数据值 每个节点也不止有两个子节点 比起平衡二叉树,它能很大程度减低树的高度 提高树的检索效率 3.1 B-树的特点 下面来具体介绍一下一个...什么是B+树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树 4.1 B+树的特点 其定义基本和特性与B-树同,除了: 1.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同 2.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于...什么是B*树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针 B*树定义了非叶子结点元素个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2) B*的查询、插入和删除操作和
在上一篇漫画中,我们介绍了B-树的原理和应用,没看过的小伙伴们可以点击下面的链接: 漫画:什么是B-树? 这一次我们来介绍B+树。...一个m阶的B+树具有如下几个特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。...B-树中的卫星数据(Satellite Information): B+树中的卫星数据(Satellite Information): 需要补充的是,在数据库的聚集索引(Clustered Index...k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。...3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。 B+树的优势: 1.单一节点存储更多的元素,使得查询的IO次数更少。 2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。
———————————— ———————————— 二叉查找树的结构: 第1次磁盘IO: 第2次磁盘IO: 第3次磁盘IO: 第4次磁盘IO...: 下面来具体介绍一下B-树(Balance Tree),一个m阶的B树具有如下几个特征: 1.根结点至少有两个子女。...5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。...节点3,5已经是两元素节点,无法再增加。父亲节点 2, 6 也是两元素节点,也无法再增加。根节点9是单元素节点,可以升级为两元素节点。于是拆分节点3,5与节点2,6,让根节点9升级为两元素节点4,9。...删除11后,节点12只有一个孩子,不符合B树规范。因此找出12,13,15三个节点的中位数13,取代节点12,而节点12自身下移成为第一个孩子。
4,B树保证树种至少有一部分比例的节点是满的。...为什么这样说,在上面的性质2中,我们知道每个节点最少可以有 m/2个节点,注意这刚好是一半,没有太满,是因为可以给后续的添加,删除留有余地,这样以来节点不会频繁的触发不平衡,没有太空则意味着B树能够 保证降低树的高度...注意这里可以思考一个问题,为什么B树的根节点阶是2到m,而不是其他非叶子节点的m/2 到 m,这其实从分裂过程就能看出来,因为在根节点在关键码多于2的时候分裂,分裂到最终的情况下就是从3个关键码中分裂,...,前面说过B+树的孩子节点个数是保持在50%的饱满程度,而B树是保持在75%的饱满程度,当然这种设计会导致算法更加复杂,有利也有弊,在实际应用中并不常见。...总结 本篇文章主要介绍了B树相关内容,B树是面向磁盘的索引结构,B+树是基于B树的扩展,更好的支持了范围检索,常应用在主流的数据库中如MySQL,Oracle等,对B树的学习和理解是掌握数据库索引原理必须不少的基础
前言 上一篇已经详细的介绍了什么是B树,但B树这种结构仍有不足之处,比如对范围检索就比较费劲,所以科学大佬们就继续改造扩展,在B树的基础上发明了B+树,上篇文章中也简单提到过B+树,本篇我们就来详细的学习一下...B+树的结构定义 首先B+树是B树的一种扩展,在B+树里面,非叶子节点不再存储数据,仅仅存在索引,而叶子这点存储具体的数据,并且最底层的数据直接之间从做到右是按照从小到大的顺序分布,并且是一个双链表的结构...(3)根节点要么是空,要么是独根,否则至少有2个子节点 (4)有k个子节点的节点必有k个关键码 (5)叶节点的高度一致 我们看下面的图对比下B树和B+树: B树的结构: ? B+树的结构: ?...跳跃表支持的功能和B+树一样丰富,跳跃表毕竟是面向内存的数据结构,并不适合给数据量较大的数据库做索引,这也是B+树为什么出现的原因,但实际上跳跃表(1989年)比B+树(1972年)出现的要晚,推测在一定程度上借鉴了...总结 本文主要深入的介绍了B+树的相关内容,B+树是B树的扩展,此外还有B树,这里提下B树,其充盈程度是0.75到1之间,在实际应用中并不常见,所以不再细说。
,指向这些结点的指针为空) B树是所有结点的平衡因子均等于0的多路平衡查找树。...B树的查找包含两个基本操作: 在B树中找结点 在结点内找关键字。 由于B树常存储在磁盘上,因此前一个查找操作是在磁盘上进行的,而后一个查找操作是在内存中继续的。...B+树 B+树是对应数据库所需而出现的一种B树的变形树。...在B+树中,每个结点(非根内部结点)的关键字个数n的范围是【m/2】<=n<=m(根节点:1<=n<=m); 在B树中,每个结点(非根叶结点)的关键字个数n的范围是【m/2】-1<=n<=m-1(根节点...在B+树中,叶结点包含了全部关键字,即在非叶结点中出现的关键字也会出现在叶结点中;而在B树中,叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复的。
一、什么是B树? B树是一棵是具备以下特点的有根树。 1、节点属性 a)x.n:为节点中存储的关键字个数。 b)x.key:为节点中存储的关键字。...四、B树的插入 B树插入新关键字后,必须仍然是一颗合法的B树。 由【一.4.b】我们直到 B 树节点存在一种状态【满】,即当前节点关键字个数为 2t -1。...此处需要注意的是,如果父节点同样为【满】节点,那么在分割点上升之前,同样需要对父节点执行【分裂】操作。 满节点的分裂行为会沿着树向上传播直到不再需要分裂为止。...上面我们描述的过程,是一个自下而上的【满】状态分裂传播行为。 我们知道,要实现节点的插入,首先需要经过一个B树的搜索查找的过程,搜索过程自上而下。...五、B树的删除 B树删除特定关键字后,必须仍然是一颗合法的B树。 B树的插入是一个对节点最大关键字数量的约束满足过程,相应的,B树的删除是一个对节点最小关键字数量的约束满足过程。
为啥索引常用 B+ 树作为底层的数据结构 除了 B+ 树索引,你还知道什么索引 为啥推荐自增 id 作为主键,自建主键不行吗 什么是页分裂,页合并 怎么根据索引查找行记录 本文将会从以下几个方面来讲解...B+ 树 定义问题 几种常见的数据结构对比 页分裂与页合并 定义问题 要知道索引底层为啥使用 B+ 树,得看它解决了什么问题,我们可以想想,日常我们用到的比较多的 SQL 有哪些呢。...什么是跳表?简单地说,跳表是在链表之上加上多层索引构成的。如下图所示 ?...,实际上它的结构已经和 B+ 树非常接近了,只不过 B+ 树是从平衡二叉查找树演化而来的而已,接下来我们一步步来看下如何将平衡二叉查找树改造成 B+ 树。...所以在内存中完全装载一个 B+ 树索引显然是有问题的,如何解决呢。
聚集索引的缺点就是修改起来比较版,因为它需要保持表中记录和索引的顺序需要一致,在插入新记录的时候就会对数据也重新做一次排序 非聚集索引定义了表中记录的一些逻辑顺序,但记录的物理和索引不一定保持一致,两种索引都采用B+...树的结构,非聚集索引的叶子层并不喝世纪数据叶相互重叠,而是采用叶子层包含一个指向表中的记录指针 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168865.html
; 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销...右边也是一个B树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题; ...实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略; B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的...M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并; B+树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树: 1.其定义基本与B-树同,除了: 2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同...4.更适合文件索引系统; B*树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针; ?
帅地:确实,如果是查找效率(即比较次数)的话,实际上二叉树可以说是最快的了,但是,我们的文件索引是存放在磁盘上的,所以我们不仅要考虑查找效率,还要考虑磁盘的寻址加载次数哦,而这也是我们为什么要用 B 树的原因...小秋:难道二叉查找树会导致磁盘的加载次数更多吗?可以给我详细讲讲吗? 帅地:可以呀,不过听懂了,觉得我讲的不错,你要记得给我多点赞,转发哦。 小秋:绝对没问题。 三、什么是 B 树?...帅地:要讲懂这个问题,我们先来了解一下什么是 B 树,其实,B 树和二叉查找树一样,都是树,B 树相当于是一棵多叉查找树,对于一棵 m 阶的 B 树具有如下特性: 1、根节点至少有两个孩子。...B 树快的多,这也是为什么我们用使用 B 树来存储的原因。...帅地:B 树除了会用在少部分的文件索引(数据库索引)外,应用的最多的就是文件系统了。至于为什么要用 B 树而不用 B+ 树,为什么数据库索引大部分用 B+ 树而不用 B 树,我们下节再讲了。
本文将为大家介绍B树和B+树,首先介绍了B树的应用场景,为什么需要B树;然后介绍了B树的查询和插入过程;最后谈了B+树针对B树的改进。 在谈B树之前,先说一下B树所针对的应用场景。...那么B树是用来做什么的呢?B树是一种为辅助存储设计的一种数据结构,普遍运用在数据库和文件系统中。...当然是来自二叉树中的那个二。那么这个底数能不能变大呢?当然能!!!那就是不要用二叉树,而要用多叉树,这就是我们要说的B树了。 B树是什么 B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。...关于B树的插入操作,可以参考【为什么有红黑树?什么是红黑树?看完这篇你就明白了】这篇推文中关于2-3树的插入操作的详细介绍,其实2-3树就是一种特殊的B树。限于篇幅,本文不再赘述。...从B树到B+树 B+树是从B树衍生而来的,比B树更具有优越性。B+树相对于B树主要做了两点改进: (1)非叶结点仅具有索引作用,跟记录有关的信息均存放在叶结点中。
1.减少磁盘的IO 2.更快的搜索算法 操作系统中, 管理内存是按照页page 4K 管理的 管理磁盘是按照block 16K 现在有n = 1000w个索引需要从磁盘中进行读取和搜索?...avl树和m为300的B-树? avl树的高度:log2n = 24层 最差的情况一个节点只存储一个索引?...最差需要24次磁盘IO B-树高度:log(300)n = 3 层 最多花费3次磁盘IO B+树 B+树是B-树的一种变形 非叶子结点只存储索引,不存储数据 B+树的叶子结点包含全部的关键字信息...,而B-树的数据分散在各个结点当中。...B+树存放的索引项相对于B-树能够存储的更多。 B*树 B*树是B+树的变体,在B+树的非根和叶子结点在增加指向兄弟结点的指针 B*提高了结点的利用率。
2-3树 2-3树是最简单的B树,它有以下特点: 首先它也要满足排序树的特点,即左子节点都比父节点小,右子节点都比父节点大,如果3节点,那么中间那个元素要介于左节点和右节点之间,即6是介于4和11之间的...(2). 2-3-4树: 和2-3树的区别就是,它还允许节点有三个元素且有四个子节点。 4. B树: B是balance,平衡的意思,所以,B树首先是一棵平衡树,而平衡树首先得是一棵排序数。...B+树: B+树是B树的变体,和B树的区别就是,B+树所有数据都存放在叶子节点。...B+树所有的数据都存放在叶子节点的链表中,且链表中的数据也是有序的; 非叶子节点中存放的是索引,而不是要操作的数据,每个非叶子节点都会存放叶子节点的索引,也叫稀疏索引; B+树要进行搜素时,从根节点开始...B+树一般用于文件系统; 6. B*树: B*树又是B+树的变体,就是在B+树的基础上,在非根非叶子节点之间增加了指向兄弟节点的指针。
这个问题的简单回答是:约 2 千万。 为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。...树是如何组织数据、查询数据的,我们总结一下: InnoDB 存储引擎的最小存储单元是页,页可以用于存放数据也可以用于存放键值+指针,在 B+ 树中叶子节点存放数据,非叶子节点存放键值+指针。...那么如果有一张表行数是一千万,那么他的 B+ 树高度依旧是 3,查询效率仍然不会相差太大。region 表只有 5 行数据,当然他的 B+ 树高度为 1。...最后回顾一道 MySQL 面试题:为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构?比如 B 树?现在这个问题的复杂版本可以参考本文。...他的简单版本回答是:因为 B 树不管叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少(有些资料也称为扇出)。
B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?...这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的....B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个 ,中间遍历链表就可以了 B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
大家好,又见面了,我是全栈君。 面试题1: MySQL为什么用B+树,而不用B树?...1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低 2.b树每一层存的是数据+索引; b+树是除了叶子节点存的是数据+索引以外,其余节点只存索引,所以在相同数据量的情况下...,b树的高度会比b+ 树高很多 面试题2:微服务架构中日志有什么好方案吗?...本地分析一般是在宿主机上安装代理,执行分析命令,上报到服务器 面试题3:Mysql主从的延迟怎么解决呢,有什么好的思路吗?...微服务是一种架构方式,拆分这个事不是核心问题,重点在服务治理能力。服务治理跟不上,拆分就是灾难。 那么问题来了,服务治理一般都包括哪些工作?
要是那个人说b树和b-树不一样 那你可以认为他是zz了hh,b树就是b-树 说起来b树的发明主要是为了减少磁盘io操作 将树的结构设计成矮胖型而不是瘦高型,因为数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量比较大时...,我们不能把所有索引加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页,这里的磁盘页对应索引树的节点 一个m阶的B树具有如下几个特征: 1.根结点至少有两个子女。...5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。 ?...一个m阶的B+树具有如下几个特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。...3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。 下图是一个b+树( b-树改造加链表) ?
IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 一、为什么是有B树 ---- 二叉树存在的问题:二叉树的构建是在内存中执行的,需要将磁盘中的文件通过 IO操作进行读取。...; ■ 有三个子节点的叫三节点,三节点要么没有子节点,要么有三个子节点; ■ 2-3 树是由二节点和三节点构成的树; ■ 当按照规则插入一个数到某个节点时,不能满足上述要求时,就需要拆分...翻译成 B-树,容易让人产生误解,会以为 B-树是一种树。...三、B树、B+树、B*树 ---- 【1】B树介绍:前面介绍的2-3、2-3-4树就是 B树,在 MySql 中经常听说某种索引是基于 B树、B+树的,如下图: ?...【2】B+树介绍:B+ 树是B树的变体,也是一种多路搜索树,如下图: ? 【3】B* 树介绍:B* 树是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子节点增加了指向兄弟的指针,如下图: ?
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