B+Tree原理

B+Tree结构

B Tree指的是平衡树,并且所有叶子节点位于同一层。
B+Tree是基于B Tree和叶子节点顺序访问指针进行实现,它具有B Tree 的平衡性,并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。
在B+Tree 中,一个节点中的key从左到右非递减排列,如果某个指针的左右相邻key分别是key1和key2,且不为null,则该指针指向几点的所有key大于等于keyi且小于等于keyi+1.
B+Tree原理_第1张图片

相关操作

  • 查找时,首先在根节点进行二分查找,在根节点中找到key所在的指针,然后递归到key子节点进行查找,直到找到那个叶子节点,然后在这个叶子节点上进行二分查找,找出key锁对应的data.
  • 插入删除等操作会破坏其平衡性,这里的操作会很复杂,需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作来维护其平衡性。

比较

  • 与红黑树比较

    红黑树等平衡树也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B+Tree作为索引结构,因为:
    1.查找次数更少
    平衡树查找操作的时间复杂度跟树高h有关,o(h)=o(logdn),其中d为每个节点的出度。红黑树的出度为2【因为红黑树是二叉树】,而B+Tree的出度一般都非常的大,所以红黑树的树高h很明显比b+Tree大很多,查找的次数也就更多。
    2.利用磁盘预读特性
    为了减少磁盘I/O操作,磁盘并不是每次需要才去读取,而是会进行预读取。在预读取的过程中,磁盘进行顺序读取,顺序读取不需要进行磁盘寻道,并且只需要很短的磁盘旋转时间,速度会非常快。
    【操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块区域,每一块称为一页,内存与磁盘以页为单位交换数据。】
    【数据库系统将索引的一个节点的大小,使得一次I/O就能完全载入一个节点,并且可以利用预读特性,相邻的节点也能被预先载入】

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