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B-tree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。按照翻译,B通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高。

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  • B-Tree

    B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。B-Tree与二叉查找树的对比: 我们知道二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),查找速度最快和比较次数最少,既然性能已经如此优秀,但为什么实现索引是使用B-Tree而不是二叉查找树,关键因素是磁盘从前面分析情况来看,减少磁盘IO的次数就必须要压缩树的高度,让瘦高的树尽量变成矮胖的树,所以B-Tree就在这样伟大的时代背景下诞生了。二、B-Treem阶B-Tree满足以下条件:1、每个节点最多拥有m个子树2、根节点至少有2个子树3、分支节点至少拥有m2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点)4、所有叶子节点都在同一层、每个节点最多可以有三、B树的新增在刚才的基础上新增元素4,它应该在3与9之间:???四、B树的删除 删除元素9:??
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    前几天我写了点btree的东西(http:thuhak.blog.51cto.com28915951261783),今天继续这个思路,继续写b+tree。而且b+tree才是我的目的,更加深入理解文件和数据库索引的基本原理。在之前,我一直只把b+tree当成是btree的一种变形,或者说是在某种情况下的一种优化,另外一些情况可能还是btree好些。但是做完之后才发现,b+tree在各种情况都可以完全取代btree,并能够让索引性能得到比btree更好的优化。因为b+tree设计的核心要点,是为了弥补btree最大的缺陷。b+tree针对这个问题的,把叶子节点和内节点的数据结构分开设计,让叶子节点不存放指针。因此同样大小的叶子节点,b+tree所能包含数据数量要比btree大。按照上面的假设就是大12。说b+tree因为有指向兄弟节点的指针方便数据库扫库这种结论,是不正确的。还是上代码吧,依旧只是在内存对数据结构插入删除查找的模拟be#!
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