展开
关键词
腾讯云·社区
b树与b+树的区别
相关内容
B树与B+树的区别
Therefore, it will require fewer cache misses in order to access data that is on a leaf node.因为B+树没有与内部节点相关的数据另一方面，B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。B+树的叶子节点由一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。使用B+树的好处由于B+树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。针对以上两个问题，B+树诞生了，B+树相比B树，本质上是一样的，区别就在与B+树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，整个树的每个节点所占的内存空间就变小了那么，我们最后再总结一下B+树的优点： （1) B+树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。因此其内部结点相对B树更小。B树 B-树 B+树 B*树
； 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但B树在经过多次插入与删除后，有可能导致不同的结构：?M2的结点；删除结点时，需将两个不足M2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B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树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；?B+树
三、B+树B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树，其定义基本与B树相同，除了： 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同； 非叶子结点的子树指针P，指向关键字值属于, K)的子树（B-树是开区间）； 为所有叶子结点增加一个链指针四、B树与B+树的对比B和B+树的区别在于，B+树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。2、B+树的优点 由于B+树在内部节点上不好含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率； B+树的叶子结点都是相链的，因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树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+树好。 3、应用B树和B+树经常被用于数据库中，作为MySQL数据库索引。图解：什么是B-树、B+树、B*树
，则与左孩子进行比较 最终将新元素加入到搜索停止的地方 ?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，指向关键字值属于, K]的子树比起B-树，B+树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+树的查询查询数值11?4.3 B+树的插入插入数值16?4.4 B+树的删除删除值16?5.什么是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(23)*M，即块的最低使用率为23（代替B+树的12）B*的查询、插入和删除操作和B+树差不多只不过会遵循非叶子结点元素个数至少为，且只出现一次，非叶子结点可以命中；B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中；B*树：在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针B+树，索引树
引言时隔一年，我又想起当初看数据库时，看到的B+树，就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下，看看自己没有忘记很多吧。概述B+树之前，先来看一下二叉查找树（1,2,3,4,5,6,7）?那么B+树是如何解决这个问题的呢？试想一下，区间查找比较高效的数据结构是什么？数组，只要找到id为10的元素下标，那么之后的所有就都符合了。没错，这就是B+树。这个结构是怎么想出来的我不知道啊，但是我今天突然发现，他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发？亦或是跳表受到了B+树的启发？咱也不知道。引申很好，B+树整明白了，新的问题出现了。如果数据库使用这种数据结构存储，全部放到内存中肯定是不现实的，势必要将其存储到硬盘中，待查找时再到文件中读取。B+树是不是分叉越多越好那肯定不是越多越好啊，要是一层就把所有数据都存储了，要他还有什么用，根本没有起到快速定位的作用。但我想说的并不是这。PHP数据结构（十九） ——B+树
PHP数据结构（十九）——B+树（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述 B+树是B树的变种，在数据库系统、文件系统等方面，B+树的运用非常广泛。主要区别： a.前面一直提到的，查找结束一定是在叶子节点，无论是否查找。但是有一个例外，当B+树的父节点的关键字数组都是存储子节点中关键字最小的值时，如果待查的关键字小于根节点的最小的值，则停止查找。这是因为B+树的叶子节点之间有指针相连。 2）插入 B+树的插入，和B树不太一样，步骤如下（假设B+树的父节点是存储子节点中最小的关键字）： a.在B+树中查找，如果关键字存在，插入失败。三、B+树在Mysql数据库的应用 Mysql数据库的引擎，最常见的两个是InnoDB 与 MyISAM，其主要区别在于InnoDB支持行级锁、事务处理与外键，MyISAM支持表级锁且不支持事务与外键。具体这两个引擎的区别以后数据库的专题文章讲述，由于这两个引擎都是采用B+树的结构存储索引，因此这里主要讲这两个引擎对B+树应用的区别。从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树
说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。第一节、B树、B+树、B*树1.前言：动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black与本blog之前介绍的红黑树很相似，但在降低磁盘I0操作方面要更好一些。许多数据库系统都一般使用B树或者B树的各种变形结构，如下文即将要介绍的B+树，B*树来存储信息。 B树与红黑树最大的不同在于，B树的结点可以有许多子女，从几个到几千个。那为什么又说B树与红黑树很相似呢?因为与红黑树一样，一棵含n个结点的B树的高度也为O（lgn），但可能比一棵红黑树的高度小许多，应为它的分支因子比较大。MySQL与InnoDB（下）-B＋树与索引
说道B+树，就要讨论B树与B+树的异同，而这属于数据结构的范畴，不在本文讨论范围之内。（更多内容去复习《数据结构》呗）重点是B+树与B树的不同之处。B树的分支节点与叶子节点都存储数据，而B+树的分支节点存储的是索引，只有叶子节点存储具体的数据。所以对于B+树来讲，扫数据时只需要扫一遍叶子节点即可。下面通过B+树的两种索引方式：聚集索引和非聚集索引来详细说明。可以看到，B+树的叶子节点存放的依然是索引，而且还存放着该索引代表的具体数据在那一页。与聚集索引相比：叶子节点不是数据节点（所以数据不是聚集的）。其他分支索引节点也与上述存储类似，只不过指向的是下一级的索引节点。两者的关系由于实际的数据页只能按照一棵B+树来进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。B树和B+树对比，为什么MySQL数据库索引选择使用B+树？
一 基础知识二叉树根节点，第一层的节点叶子节点，没有子节点的节点。非叶子节点，有子节点的节点，根节点也是非叶子节点。B树B树的节点为关键字和相应的数据（索引等）B+树B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。二 对比1.B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。2.B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。3.B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。在查询的情况下硬盘指针移动更低。为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？
这里我们先假设 B+ 树高为 2，即存在一个根节点和若干个叶子节点，那么这棵 B+ 树的存放总记录数为：根节点指针数*单个叶子节点记录行数。怎么得到 InnoDB 主键索引 B+ 树的高度？上面我们通过推断得出 B+ 树的高度通常是 1-3，下面我们从另外一个侧面证明这个结论。关于二级索引与主键索引的区别请参考 MySQL 相关书籍，本文不在此介绍。下面我们对数据库表空间文件做想相关的解析：?这三张表的数据量如下：?总结lineitem 表的数据行数为 600 多万，B+ 树高度为 3，customer 表数据行数只有 15 万，B+ 树高度也为 3。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。图解B+树的插入过程
B+ 树在现代数据库中很常见，如果我们了解它，在工作中可能对性能优化会有更好的帮助！最近我一直在思考 B+ 树的高度是由什么决定的。知道我了解了 B+ 树的插入过程，才有一种恍然大悟的感觉！网上的一些资料杂乱无章，不同的数据库可能还有对 B+ 树有不同的实现。但是万变不离其宗，B+ 树的定义，大致如下所示：?总结一下，B+ 树有下面 5 个重要的特点。B+ 树与 B 树最大的不同是内部结点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子结点中。下面以一棵 5 阶 B+ 树的插入过程，5 阶 B+ 树的节点最少 2 个 key，最多 4 个 key。1、当树为空树，插入 5。?只有一个关键字，叫根节点或叶子节点都是一样的。通常，一棵 MySQL 的 B+ 树，树高为 3 的话，大约能存上亿条。树的高度太高的话，查询效率会大打折扣！MySQL 的B+树索引.
一、B+树索引概述索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。B+ 树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，B+ 树中的 B 不是代表二叉（binary），而是代表平衡（balance）。在 B+ 树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，由各叶子节点指针进行连接，叶子节点之间组成一个双向链表。 ?B+ 树索引的本质就是 B+ 树在数据库中的实现，但是 B+ 索引在数据库中有一个特点是高扇出性（数据库分区），因此在数据库中，B+ 树的高度一般都在 2-4 层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要数据库中的 B+ 树索引可以分为 聚集索引和辅助索引。B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。6.3.2 B+树基本概念
B+是应用数据库所需而出现的一种B树的变形树。一棵B+树需满足下列条件： 1）每个分支结点最多有m棵子树（子结点）。2）非叶根（不是叶子的根结点）结点至少有两棵子树，其他每个分支结点至少有【m2】（向下取整）棵子树。（B树是要求至少2棵子树）3）结点的子树个数与关键字个数相等。5）所有分支结点（可看成是索引的索引）仅包含它的各个子节点（即下一级的索引块）中关键字的最大值及指向其子节点的指针。m阶的B+与m阶的B树的主要差异在于：1）在B+树中，具有n个关键字的结点只含有n棵子树，即每个关键字对应一棵子树；而在B树中，具有n个关键字的结点含有n+1棵子树。2）在B+树中，每个结点（非根结点）关键字个数n的范围是【m2】向下取整深入理解什么是B+树
注意B+树的几个特点，父节点的关键码有几个，下面就有多少个子节点，并且父节点里面的关键码在子节点或者是子树里面的值总是最大或者最小，这些特点与B树不同，不要搞混淆，B树里面含k个关键码的父节点，有k+1注意从底部，向上每一层其实都是一个有序的序列，单纯从这种形式上来看，B+树的结构与跳跃表是非常相似的，不同的是B+树是采用树的方式来组织索引，而跳跃表则是采用多层索引的方式。B+树的操作查询B+树的查询与B树大致上一样，但不同的是在B+树里面查找必须找到叶节点层才行，因为B+树里面最底层的叶节点才是全集，而在B树里面非叶子节点也可以存储数据，所以直接查询遇到查找的值就返回。B+树其实是多级索引，这个前面也提到过这种结构与跳跃表是非常的相似，最下一层是所有关键码的全集，因此可以把此层形成顺序的双链链表，正因为在B+树里面非叶层节点不需要存储额外的指向磁盘的指针，所以相比B树B+树的设计思路与B树大致类似，因为支持范围查找及存储效率更高，所以在实际工程中应用更为广泛。mysql 中的innoDB 引擎的B+树索引
接下来我们来看看b+树索引的底层数据结构。其中又有一个概念就是节点最大的孩子数目称为B树的阶 -? B+树是由B树和索引顺序访问方法演化而来，此时B+树已经和树的数据结构的关系不是很大了。并且每一个叶子结点都会保存一个指向后一叶子节点的指针。下图为B+树 ?B+树索引的类别B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引。其聚集索引和辅助索引的区别在于叶子结点是否存放的是一整行的数据信息。非聚集索引叶子结点不包含行记录，包含对应索引创建的建值外还有一个book’mark，该书签用来告诉innoDB存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。innoDB的索引都是B+Tree索引，B+树为磁盘读取而生，他是由B树索引演化而来的，BTree是通过AVL树演化而来的innoDB的B+树索引分为聚集索引和非聚集索引，聚集索引每个表只有一个，非聚集索引可以有多个mysql B+树索引
上图就是一棵B+树，每个部分有3个主要概念：物理磁盘块、数据项(蓝色)、指针(红色) 如磁盘块1，包含数据项 17、35，包含指针 P1、P2、P3，P1指向小于17的磁盘块，P2指向在17和35之间的磁盘块，P3指向大于35的磁盘块 真实的数据存于叶子节点中，即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99 非叶子节点中并不存放真实数据项，只存放指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中 B+树查找过程 如果要查找数据项29 1.在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，通过P2指向的磁盘地址，把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO 3. 29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块内存中做二分查找找到29，结束查询 总计三次IO，即可找到目标数据项 3层的B+树可以表示上百万的数据，对查询性能的提高是巨大的为什么MongoDB索引用B树，而Mysql用B+树?
引言如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。因此，就有了这篇文章的诞生~正文这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。B树和B+树开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示:B树?注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶子节点之间无指针相邻 B+树?注意一下B+树的两个明显特点 数据只出现在叶子节点 所有叶子节点增加了一个链指针从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用
前言 在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。回顾B+树为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。下图是一棵高度为3的4路B+树示例。?与普通B树相比，B+树的非叶子节点只有索引，所有数据都位于叶子节点，并且叶子节点上的数据会形成有序链表。日志结构合并树（LSM Tree）就是作为B+树的替代方案产生的。HBase中的LSM树我们已经了解了HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
相关视频
相关资讯
相关关键词
活动推荐
云+社区
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券