MySQL Index--平衡树结构
树结构
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B树,即平衡二叉树,每个非叶子节点最多拥有两个子节点。
所有键值出现在叶子节点和非叶子节点。
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B-树,在B树上扩展出来的多路搜索树,每个非叶子节点可能包含N个子节点。
所有键值出现在叶子节点和非叶子节点。
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B+数,是B-数的变种,在所有叶子节点间增加链指针,且所有键值都出现在叶子节点。
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B*数:
B*树时在B+树的变体,在中间叶子节点之间增加指向兄弟节点的指针。
各种树结构对比
B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;
B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;所有关键字在整颗树中出现,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,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3;
常见数据结构
HASH表:通过HASH函数能快速定位数据,仅适用于等值查询,不适用于范围查询,查询时间复杂度为O(1),更新时间复杂度为O(1)。
有序数组:通过二分法能快速定位数据,适用于等值查询和范围查询,但仅适用于静态数据,查询复杂度为O(1),更新时间复杂度O(N)。
平衡搜索树:从N次(数层级)数节点扫描能快速定位数据,适用于等值查询和范围查询,查询时间复杂度为O(log(N)),更新时间复杂度为O(log(N))
LSM数
在一些存储日志或追求快速批量写入大量数据的NOSQL数据库中,可能会采用LSM数来存储数据,其设计思想为:
将对数据的修改增量保存在内存中,达到指定的大小限制后,将这些修改操作批量写入到磁盘,在读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存中的最新数据,以牺牲读取性能来提升写入性能。
LSM树将数据拆分成N个单元,先将数据写入内存,然后将内存单元的数据刷新到磁盘,再定期对磁盘中的数据进行合并成树,以优化读性能。
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摘抄自:https://blog.csdn.net/zwz2011303359/article/details/63262541
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