B+tree

Tokyo Cabinet的四种数据结构

阅读更多TokyoCabinet提供了Hash、Fixed-length、Table和B+Tree四种数据结构，不同的结构特性和应用场景都不一样。
xiajs·2013-09-17 12:00

Tokyo Cabinet的四种数据结构

 TokyoCabinet提供了Hash、Fixed-length、Table和B+Tree四种数据结构，不同的结构特性和应用场景都不一样。
xiajs·2013-09-17 12:00

关于B+tree (附python 模拟代码)

前几天我写了点btree的东西(http://thuhak.blog.51cto.com/2891595/1261783)，今天继续这个思路，继续写b+tree。
thursdayhawk·2013-08-09 21:33

关于B+tree (附python 模拟代码)

前几天我写了点btree的东西(http://thuhak.blog.51cto.com/2891595/1261783)，今天继续这个思路，继续写b+tree。
thursdayhawk·2013-08-09 21:33

关于Btree

大部分索引都是采用B+tree，而B+tree又是btree的优化。就先来了解一下Btree。作为一个索引，一般是采用Key-Value的方式来存储内容。
thursdayhawk·2013-07-31 20:08

B-tree vs B+tree

  B-Tree和B+Tree目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引
位鹏飞·2013-07-24 13:48

B-tree vs B+tree

B-Tree和B+Tree目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引
位鹏飞·2013-07-24 13:48

MYSQL 索引

MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录
wusuopuBUPT·2013-07-03 11:00

mysql技术索引--(mysql学习二)

索引类型:普通类型索引primarykeyforeignkeyuniqueindexnon-unique专业索引:--b-tree平衡数索引,有别于二叉树.二叉树高度可能很高平衡树不会很高一般3、4层.b+
ianLi·2013-06-20 18:00

B tree and LSM tree

本文主要介绍了B+tree和LSMtree，从seek和transfer的角度看Hbase为什么选择了LSMtree，而不是像大多数RDBMS那样使用B+tree，在Hbase里面LSMtree这种结构其实就是由
changtao381·2013-06-18 10:00

B-Tree和B+Tree

B-Tree为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key,data]，key为记录的键值，对于不同数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除key外的数据。那么B-Tree是满足下列条件的数据结构：d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度。h为一个正整数，称为B-Tree的高度。每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中dkey)returnBTree_Sea
rokii·2013-06-10 21:00

Ken Wu's Blog » HBase二级索引与Join

rowkey在HBase中是以B+tree结构化有序存储的，所以scan起来会比较效率。单表以rowkey存储索引，columnvalue存储id值或其他数据，这就是Hbase索引表的结构。
·2013-06-07 00:00

mysql索引原理之B+/-Tree

://hi.baidu.com/lzpsky/item/70b944dffe4a9e16e1f46f27索引，是为了更快的查询数据，查询算法有很多，对应的数据结构也不少，数据库常用的索引数据结构一般为B+
javaACMer·2013-06-05 15:00

图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理

我们知道，通常的数据库索引结构是B+Tree，如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式，下文将为你描述。
bd_zengxinxin·2013-06-05 10:00

数据库进阶系列之一：漫谈数据库索引

……]  二、B-Tree我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Ora
computerhenu·2013-05-31 14:00

MySQL-索引结构详解

InnoDB的非主键索引（Secondary Index）是普通的B+Tree索引。两种索引在Root Node和Branch Node是一样的，在Leaf Node就不一样了。Pr
smart818·2013-05-23 16:31

BTree B+Tree

参考博文http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7786014  B-TreeT度的B树，满足以下条件：每个节点至多有2T个节点除根节点外，其他每个分支节点至少有T子树根节点至少有两颗子树所有的叶子节点在同一层上每个节点有j-1个关键字，j个子节
blackproof·2013-05-04 18:00

BTree B+Tree

参考博文http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7786014  B-TreeT度的B树，满足以下条件：每个节点至多有2T个节点除根节点外，其他每个分支节点至少有T子树根节点至少有两颗子树所有的叶子节点在同一层上每个节点有j-1个关键字，j个子节
blackproof·2013-05-04 18:00

数据库索引结构

……]  二、B-Tree我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，M
wonghuazhu·2013-04-17 21:00

innodb和myisam

首先innodb采用b+tree数据结构myisam采用b-tree数据结构（不太理解）没关系。
开了瓶的可乐·2013-04-17 08:00

BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree

转自：http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspxB树       即二叉搜索树：      1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；      2.所有结点存储一个关键字；      3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；       如：          
dangyifei·2013-04-08 15:00

Hash算法

字符串的经典hash算法1概述链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。
everysmile·2013-03-25 19:00

[转]MySQL索引详解(2)

教科书上的B+Tree是一个简化了的，方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时，为了更好的性能或者降低实现的难度，都会在细节上进行一定的变化。下面以InnoDB为例，来说说这些变化。
_Boz·2013-03-19 10:00

数据库索引

……]  二、B-Tree我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Ora
Athenaer·2013-03-12 16:00

MySQL 索引原理解析

同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。
iteye_4185·2013-03-06 15:00

MySQL 索引原理解析

同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。
mchdba·2013-03-06 15:00

key-value数据库Kyoto Cabinet笔记

数据存储存分hash和b+tree模式。  KyotoCabinet非常快，在hash模式下，插入100万数据只要0.9秒，在b+tree模式下只要1.1秒。查询200万条数据也只需要1秒。
幻想vs理想·2013-02-25 20:00

漫谈数据库索引

……] 二、B-Tree我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Orac
s04023083·2013-02-25 08:00

NoSql中的B-tree、B+tree和LSM-tree

首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢？原因还是因为树的高度低得缘故，磁盘本身是一个顺序读写快，随机读写慢的系统，那么如果想高效的从磁盘中找到数据，势必需要满足一个最重要的条件：减少寻道次数。我们以平衡树为例进行对比，就会发现问题所在了：先上个图 这是个平衡树，可以看到基本上一个元素下只有两个子叶节点  抽象的来看，树想要达成有效查找，势必需要维持如下一种结构：树的子叶节点
kingzone_2008·2013-01-14 15:00

BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么

转载地址：http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4701944主要是好久没看了，感觉忘记的差不多了。这个图感觉不错！！B树、B-树、B+树、B*树都是什么B树即二叉搜索树：1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；2.所有结点存储一个关键字；3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；如：B树的搜索
luyee2010·2012-12-27 01:58

BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么

转载地址：http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4701944主要是好久没看了，感觉忘记的差不多了。这个图感觉不错！！B树、B-树、B+树、B*树都是什么 B树       即二叉搜索树：       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；       2.所有结点存储一个关键字；       3.非叶子结点的左指针指向小于其
luyee2010·2012-12-27 01:00

数据库索引

……]二、B-Tree我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，
mycomputerxiaomei·2012-12-01 21:00

MySQL索引背后的数据结构及算法原理(3)

MySQL索引背后的数据结构及算法原理(3) MySQL索引背后的数据结构及算法原理(3) 　　最左前缀原理与相关优化 　　高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+
jiagou·2012-11-29 13:00

MySQL索引背后的数据结构及算法原理(2)

MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图：这里设
jiagou·2012-11-29 13:00

由浅入深理解索引的实现(2)

教科书上的B+Tree是一个简化了的，方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时，为了更好的性能或者降低实现的难度，都会在细节上进行一定的变化。下面以InnoDB为例，来说说这些变化。
grantxx·2012-11-27 22:00

Understanding B+tree Indexes and how they Impact Performance

Indexesareaveryimportantpartofdatabasesandareusedfrequentlytospeedupaccesstoparticulardataitemoritems.Sobeforeworkingwithindexes,itisimportanttounderstandhowindexesworkbehindthesceneandwhatisthedatast
macyang·2012-11-26 21:00

MySQL索引与存储方式对性能的影响

MySQL主要提供2种方式的索引：B-Tree（包括B+Tree）索引，Hash索引。B树索引具有范围查找和前缀查找的
sasafeng·2012-11-26 13:00

B-tree/B+tree/B*tree

B~树1.前言：动态查找树主要有：二叉查找树（BinarySearchTree），平衡二叉查找树（BalancedBinarySearchTree），红黑树(Red-BlackTree)，B-tree/B+-tree/B*-tree(B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然对查找效率是有所提高的；还有一个实际问题：就是大规
hbhhww·2012-11-21 10:42

B-tree/B+tree/B*tree

  B~树               1.前言：动态查找树主要有：二叉查找树（BinarySearchTree），平衡二叉查找树（BalancedBinarySearchTree），红黑树(Red-BlackTree)，B-tree/B+-tree/B*-tree(B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然对查找效率是有所
hbhhww·2012-11-21 10:00

Btree，B-tree，B+tree，B*tree

Btree，B-tree，B+tree，B*tree B树的搜刮，从根结点开端，若是查询的关键字与结点的关键字相等，那么就射中；不然，若是查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；若是比结点关键字大，就进入右儿子
涛石·2012-11-14 16:28

Btree，B-tree，B+tree，B*tree

Btree，B-tree，B+tree，B*treeB树的搜刮，从根结点开端，若是查询的关键字与结点的关键字相等，那么就射中；不然，若是查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；若是比结点关键字大，就进入右儿子
涛石·2012-11-14 16:28

B+树索引 概述

因此在数据库中，B+TREE的高度一般都在2-4层，这意味着查找某一键值最多只需要2-4次IO操作，还OK。
zhangzhaoaaa·2012-10-15 22:00

B+树索引 概述

因此在数据库中，B+TREE的高度一般都在2-4层，这意味着查找某一键值最多只需要2-4次IO操作，还OK。
zhangzhaoaaa·2012-10-15 22:00

B+树索引 概述

因此在数据库中，B+TREE的高度一般都在2-4层，这意味着查找某一键值最多只需要2-4次IO操作，还OK。
zhangzhaoaaa·2012-10-15 22:00

B+树索引 概述

因此在数据库中，B+TREE的高度一般都在2-4层，这意味着查找某一键值最多只需要2-4次IO操作，还OK。
zhangzhaoaaa·2012-10-15 22:00

B+树索引 概述

因此在数据库中，B+TREE的高度一般都在2-4层，这意味着查找某一键值最多只需要2-4次IO操作，还OK。
zhangzhaoaaa·2012-10-15 22:00

B-tree/B+tree/B*tree

          B~树               1.前言：动态查找树主要有：二叉查找树（BinarySearchTree），平衡二叉查找树（BalancedBinarySearchTree），红黑树(Red-BlackTree)，B-tree/B+-tree/B*-tree(B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然
c__ilikeyouma·2012-10-05 17:00

B_TREE B+TREE（C 实现）

只经过少量测试,malloc()没有判断是否为空deleteinsert假设传进来的不是NULLB_TREEgcc编译 /* *precursor返回值应该是k而不是指针,返回指针有可能会降到一个度为T-1的结点上 *指针重复释放 *使用宏错误T,使用根结点也是T. *文件的操作 *只经过少量的测试,可能还有问题没有测试出来 *把思路理清楚很重要 *del函数代码过长 *采用最小度方法,对M阶B树
housansan·2012-10-04 10:00

hash function比较（一）

，针对千万级别的数据，使用stl::map着实存在着效率问题，最后使用boost::unordered_map替代前者，发现效率上有很大的提升，但是还是无法达到我们的需求；stl::map 底层算法：B+
kingstar158·2012-09-28 15:00

数据库索引原理（1）-----TokuDB中的COLA-Tree

       目前无论是商业的SQLServer，还是开源的MySQL，都基本上还在用比较老的B+Tree（SQLServer用的是标准的B-Tree）的索引结构。
jiang1st2010·2012-08-23 19:00
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