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关键词

B B- B+ B*

; 如果B的所有非叶子结点的左右子的结点数目均保持差不多(平衡),那么B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 B都是在原B的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉”;如何保持B结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉的关键;平衡算法是一种在B中插入和删除结点的策略;B- 是一种多路搜索(并不是二叉的):       M2的结点;删除结点时,需将两个不足M2的兄弟结点合并;B+       B+B-的变体,也是一种多路搜索:       1.其定义基本与B-同,除了:       2.非叶子结点的子指针与关键字个数相同 B+的搜索与B-也基本相同,区别是B+只有达到叶子结点才命中(B-可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;     B+的特性:       1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中 B+的变体,在B+的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;?

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BB-)、B+ 简述

要是那个人说bb-不一样 那你可以认为他是zz了hh,b就是b-说起来b的发明主要是为了减少磁盘io操作 将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的节点一个m阶的B具有如下几个特征:1.根结点至少有两个子女。

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    多叉 & B & B+ & B*

    (2). 2-3-4:和2-3的区别就是,它还允许节点有三个元素且有四个子节点。4. BB是balance,平衡的意思,所以,B首先是一棵平衡,而平衡首先得是一棵排序数。 所以B就是一棵平衡的、排序的多叉B的相关说明如下:B的阶:节点的最多子节点个数叫做阶。 比如2-3的阶就是3,2-3-4的阶就是4;B的搜索:从根节点开始,对节点内的元素进行二分查找,如果找到就结束,否则进入查找元素所属范围的子节点再进行二分查找,直到找到或者到达叶子节点;B的所有节点都会存放数据 B+B+B的变体,和B的区别就是,B+所有数据都存放在叶子节点。 B+一般用于文件系统;6. B*B*又是B+的变体,就是在B+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。

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    BB+

    BB+都是用于外查找的数据结构,都是平衡多路查找。两者的区别在B+中,具有n个关键字的结点含有n棵子,即每个关键字对应一颗子;而在B中,具有n个关键字的结点含有(n+1)棵子。 在B+中,除根节点外,每个结点中的关键字个数n的取值范围是~m,根节点n的取值范围是2~m;而在B中,除根节点外,其他所有非叶结点的关键字个数n的取值范围是-1~m-1,根节点n的取值范围是1~m- B+中的所有叶结点包含了全部关键字,即其他非叶结点中的关键字包含在叶结点中;而在B中,关键字是不重复的。 B+中的所有非叶结点仅起到索引的作用,即结点中的每个索引项只含有对应子的最大关键字和指向该子的指针,不包含该关键字对应记录的存储地址;而在B中,每个关键字对应一个记录的存储地址。 通常在B+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结点,所有叶结点链接成一个不定长的线性链表,所以B+可以进行随机查找和顺序查找;而B只能进行随机查找。

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    BB+B*——简单介绍

    BB+B*——简单介绍 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码一、为什么是有B----二叉存在的问题:二叉的构建是在内存中执行的 拆后仍需要满足上述条件;   ■  对于三节点的子的值的大小仍然遵循(BST:二叉排序)的规则;2-3 的插入和删除节点案例:链接 B-TreeB(Balanced:平衡),有人将B-Tree 翻译成 B-,容易让人产生误解,会以为 B-是一种。 实际上,B-Tree就是B。 三、BB+B*----【1】B介绍:前面介绍的2-3、2-3-4就是 B,在 MySql 中经常听说某种索引是基于 BB+的,如下图: ? 【2】B+介绍:B+ B的变体,也是一种多路搜索,如下图: ?【3】B* 介绍:B* B+的变体,在B+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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    B B+ B* 谈到R

    说明:本文从B开始谈起,然后论述B+B*,最后谈到R 。其中BB+B*部分由weedge完成,R 部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成。 3.B- 3.1什么是B-具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-,即为B。 因为B的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-是一种,而B又是一种一种B与红黑最大的不同在于,B的结点可以有许多子女,从几个到几千个。那为什么又说B与红黑很相似呢? c)   关键字的个数n必须满足: =2)时的B是最简单的(有很多人会因此误认为B就是二叉查找,但二叉查找就是二叉查找B就是BB是一棵含有m(m>=2)个关键字的平衡多路查找),此时

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    图解:什么是B-B+B*

    什么是BB,即B-treeB是Balanced首字母,平衡的意思 因为B的原英文名称为B-tree很多人喜欢把B-tree译作B-,然后读作B其实,这么是不对的容易让人会以为BB-是两种特此声明 :B-就是指的B好了,本章结束? 什么是B+B+B-的变体,也是一种多路搜索 4.1 B+的特点其定义基本和特性与B-同,除了:1.非叶子结点的子指针与关键字个数相同2.非叶子结点的子指针P,指向关键字值属于, K]的子 比起B-B+所有的节点数值都会出现在叶子节点中并且,所有叶子节点组成了一个增序的链表4.2 B+的查询查询数值11?4.3 B+的插入插入数值16?4.4 B+的删除删除值16?5. 什么是B*B+的变体,在B+的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针B*定义了非叶子结点元素个数至少为(23)*M,即块的最低使用率为23(代替B+的12)B*的查询、插入和删除操作和B+差不多只不过会遵循非叶子结点元素个数至少为

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    红黑BB+

    二叉的 IO 次数分析 先说 IO 次数: 其实相比于二叉B B+, CPU 的运算次数并没有变化,甚至增多。 BB+的索引数量 B 的节点中存储:指针、关键字(主键)、数据 B+ 的非叶子节点:指针、关键字 B+的叶子节点:指针(链表)、关键字、数据 注意,这里不是绝对的,比如有的 B+ 中叶子节点存储的不是数据 而且上述是假设数据为 1KB,如果数据没那么大,高度为 3 的 B 能存储更多的数据,但是如果用在大型数据库索引上还是不够。 B+ B+ 如上图,B+的核心在于非叶子节点不存储数据。 BB+的优点 更适合磁盘存储,减少了的层级,进而减少 IO 次数; B B+ 对比 都是 B ,但是 B+更适合范围查询,比如 Mysql,且查询次数很稳定,为 logn。 而 B 更适合键值对型的聚合数据库,比如 MongoDB,查询次数最优为 O(1); 红黑更适合内存存储,B 更适合键值对存储,B+ 适合范围查询;

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    BB+(Balance Tree)

    B的产生是为了: 解决因为大量数据时,红黑二叉查找的深度太深,如数据库的索引数据存放在磁盘上,而如果使用红黑的话,深度太深,每一个查找一个节点都需要寻道+磁盘读写

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    BB+的区别

    另一方面,B需要遍历中的每一层。这种全遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。 B+的叶子节点由一条链相连,而B的叶子节点各自独立。使用B+的好处由于B+的内部节点只存放键,不存放值,因此,一次读取,可以在内存页中获取更多的键,有利于更快地缩小查找范围。 数据库为什么使用B+而不是BB相比二叉虽好,但还是存在以下问题:       1.每个节点中既要存索引信息,又要存其对应的数据,如果数据很大,那么当的体量很大时,每次读到内存中的的信息就会不太够 2.B遍历整个的过程和二叉本质上是一样的,B相对二叉虽然提高了磁盘IO性能,但并没有解决遍历元素效率低下的问题。        针对以上两个问题,B+诞生了,B+相比B,本质上是一样的,区别就在与B+的所有根节点都不带有任何数据信息,只有索引信息,所有数据信息全部存储在叶子节点里,这样,整个的每个节点所占的内存空间就变小了

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    B

    B是为磁盘或其他存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索B类似于红黑,但是在降低磁盘IO方面表现很好。  B和红黑不同之处在于B的节点可以有很多孩子,从数个到数千个。 B的严格高度可能比一棵红黑的高度要小很多,因此可以使用B数在O(lgn)内完成一些动态集合的操作。  如果B的一个内部节点x包含x.n个关键字,那么节点x就要x.n+1个孩子。 当在一棵B中查找一个关键字的时候,基于对存储在x中的x.n个关键字的比较,做出一个(x.n+1)路的选择。  ?   对存储在磁盘上的一棵B,通常分支因子在50-2000不等,具体取决于一个关键字相对于一页的大小,大的分支因子可以降低的高度以及查找任何一个关键字所需的磁盘的存取次数。 B的定义 一棵BT是具有以下性质的有根根表示为T.root)   1.每个节点x具有下面的性质:    (1)x.n,当前存储在节点x中的关键字的个数;    (2)x.n个关键字本身x.key1

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    B+

    一、为什么要有B?学习任何一个东西我们都要知道为什么要有它,B也一样,既然存储数据,我们为什么不用红黑呢?    (3)另外一方面,同样的数据,红黑的阶数更大,B更短,这样查找的时候当然B更具有优势了,效率也就越高。二、B对于B,我们首先要知道它的应用,B大量应用在数据库和文件系统当中。 三、B+B+B-的变体,也是一种多路搜索,其定义基本与B相同,除了: 非叶子结点的子指针与关键字个数相同; 非叶子结点的子指针P,指向关键字值属于, K)的子B-是开区间); 为所有叶子结点增加一个链指针 四、BB+的对比BB+的区别在于,B+的非叶子结点只包含导航信息,不包含实际的值,所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连,便于区间查找和遍历。 而B则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻,所以缓存命中性没有B+好。 3、应用BB+经常被用于数据库中,作为MySQL数据库索引。

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    B-+

    ----B-B是二叉平衡的升级版,可以多路自平衡,而且属于外查找,即数据是放在外存之中的,这时候就要考虑 IO 操作优化了,相比二叉查找他们的时间复杂度都是O(log N),优势在于B的深度相比小很多 ,在数据很大的情况下从磁盘读取次数小了,加快了查找速度,所以B及其同类经常用在文件系统或数据库中,下面先来说一下BB的节点中含有孩子的最大值称为该的阶,通常用m表示,(m >= 2)若根节点不是叶子结点 ,则根节点最少有两颗子中每个中间结点都包含k-1个元素和k个孩子,ceil(m2)

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    BB+到底是什么?

    BB又称多路平衡查找B中所有结点的孩子个数的最大值称为B的阶,通常用m表示。 ) B是所有结点的平衡因子均等于0的多路平衡查找B的高度B的高度不包括最后的不带任何信息的叶结点所在的那一层。 若n>=1,则对任意一棵包含n个关键字、高度为h、阶数为m的B:因为B中每个结点最多有m棵子,m-1个关键字,所以在一棵高度为h的m阶B中关键字的个数应满足n=logm(n+1)若让每个结点中的关键字个数达到最少 ,则容纳同样多关键字的B的高度达到最大。

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    图解 MySQL 索引:B-B+

    二、索引的底层实现mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引,对于频繁访问的表,innodb会透明建立自适应hash索引,即在B索引基础上建立hash B-Tree索引(MySQL使用B+Tree)B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。? 相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。? 三、问题问:为什么索引结构默认使用B-Tree,而不是hash,二叉,红黑?hash:虽然可以快速定位,但是没有顺序,IO复杂度高。 二叉的高度不均匀,不能自平衡,查找效率跟数据有关(的高度),并且IO代价高。红黑的高度随着数据量增加而增加,IO代价高。问:为什么官方建议使用自增长主键作为索引。

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    结构系列(三):BB+

    结构系列(三):BB+?文章首发于「陈义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章。 BB-Tree 其实就是 B ,很多人都会说成 B,其实是错的,要注意。B 不要和二叉混淆,B 不是二叉,而是一种自平衡数据结构。 在实际应用中,B 应用于 MongoDb 的索引。文章首发于「陈义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章。B+B+ 是应文件系统所需而产生的 B 的变形。 与 B 相比,B+ 有着如下的好处:B+ 的磁盘读写代价更低B+ 的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,所以其内部结点相对 B 更小。 B B + 详解 - Assassin の - 博客园漫画 B B - _sinat_36118365 的博客 - CSDN 博客漫画:什么是 B +

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    数据库索引(结合B-B+

    索引的实现通常使用B及其变种B+。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。 B+有2个头指针,一个是的根节点,一个是最小关键码的叶节点。所以 B+有两种搜索方法:  一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。   而B+的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+的平衡。   2、因为B-键位置不定,且在整个结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+相比来说是一种较好的折中。   3、B-的查询效率与键在中的位置有关,最大时间复杂度与B+相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+的时候复杂度对某建成的是固定的。

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    B+索引为什么比B的好

    B的数据指针存储在各层节点中 , B+的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+B效率按逻辑应该更高吗? 这样的情形下 , B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+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还要不停的去遍历整个 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.

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    SQL 05 - B

    BBB即是balance tree, 二叉搜索.所有非叶子节点至多拥有两个儿子. 所有节点存储一个关键字. 所有非叶子节点的左指针指向小于其关键字的子, 右指针指向大于其关键字的子. B在多次插入删除后, 复杂度有可能会退化, 最终退化到线性时间复杂度, 因此, 需要通过类似AVL算法对B进行维护.B-B-是一种平衡的多路查找, B-的所有节点的孩子节点数最大值称为B- 深度在元素添加至的过程中缓慢增长, 而整体深度极少的增长.B+B+B-类似, 但是有几点不同:非叶节点的子节点个数与关键字个数相同. B-B+的区别非叶节点的关键字个数不同, B+非叶节点有m个关键字, 其子节点也有m个. B-有m个子节点的情况下, 当前节点的关键字个数为m-1. 节点的数据类型不同. B-的非叶节点保存数据和子节点的指针. B+数只有叶节点存储数据. 因此在遍历具体数据的时候, B+只要按照链表遍历, 而B-需要在上进行中序遍历.

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    浅谈 B+

    目前常见的主要的三种存储引擎是:哈希、B+、LSM。LSM下次再说,hash讲过了。没有什么B-,那是 B-tree,国内一直翻译成B-,其实就是BB我也不想说了,因为已经被升级过了,叫B+。下图来自 小灰的算法之旅,懂得人自然就懂了: ----对比一下B: 这个是B。----B+对于B的改进1、所有数据都在叶子节点。 回头抽空手写一下B+,正好跳表也要重写了。2、底层叶子节点使用链表串起来了。这第二个改进不可谓不秀。 单这么看自然是不明所以的,但是凡事都要放在上下文中去看,B+的上下文对应的就是磁盘IO的索引呐,那如果我要范围查询呢?比如说我要上面里面 4-10 的所有数据,B 怎么作为?B+怎么作为?

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