010-数据结构-树形结构-B树[B-树]
一、概述
B 树就是常说的“B 减树(B- 树)”,又名平衡多路(即不止两个子树)查找树。
在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成。
注:也有材料将B树称为二叉搜索树,B减树作为多路查找树。
1.1、B树背景
1.1.1、磁盘
计算机存储设备一般分为两种:内存储器(main memory)和外存储器(external memory)。 内存存取速度快,但容量小,价格昂贵,而且不能长期保存数据(在不通电情况下数据会消失)。
外存储器—磁盘是一种直接存取的存储设备(DASD)。它是以存取时间变化不大为特征的。可以直接存取任何字符组,且容量大、速度较其它外存设备更快。
1.1.2、磁盘构造
磁盘是一个扁平的圆盘(与电唱机的唱片类似)。盘面上有许多称为磁道的圆圈,数据就记录在这些磁道上。磁盘可以是单片的,也可以是由若干盘片组成的盘组,每一盘片上有两个面。如下图11.3中所示的6片盘组为例,除去最顶端和最底端的外侧面不存储数据之外,一共有10个面可以用来保存信息。
当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高速旋转,当磁道在读/写头(又叫磁头) 下通过时,就可以进行数据的读 / 写了。
一般磁盘分为固定头盘(磁头固定)和活动头盘。固定头盘的每一个磁道上都有独立的磁头,它是固定不动的,专门负责这一磁道上数据的读/写。
活动头盘 (如上图)的磁头是可移动的。每一个盘面上只有一个磁头(磁头是双向的,因此正反盘面都能读写)。它可以从该面的一个磁道移动到另一个磁道。所有磁头都装在同一个动臂上,因此不同盘面上的所有磁头都是同时移动的(行动整齐划一)。当盘片绕主轴旋转的时候,磁头与旋转的盘片形成一个圆柱体。各个盘面上半径相同的磁道组成了一个圆柱面,我们称为柱面 。因此,柱面的个数也就是盘面上的磁道数。
1.1.3、磁盘的读/写原理和效率
磁盘上数据必须用一个三维地址唯一标示:柱面号、盘面号、块号(磁道上的盘块)。
读/写磁盘上某一指定数据需要下面3个步骤:
(1) 首先移动臂根据柱面号使磁头移动到所需要的柱面上,这一过程被称为定位或查找 。
(2) 如上图11.3中所示的6盘组示意图中,所有磁头都定位到了10个盘面的10条磁道上(磁头都是双向的)。这时根据盘面号来确定指定盘面上的磁道。
(3) 盘面确定以后,盘片开始旋转,将指定块号的磁道段移动至磁头下。
经过上面三个步骤,指定数据的存储位置就被找到。这时就可以开始读/写操作了。
访问某一具体信息,由3部分时间组成:
● 查找时间(seek time) Ts: 完成上述步骤(1)所需要的时间。这部分时间代价最高,最大可达到0.1s左右。
● 等待时间(latency time) Tl: 完成上述步骤(3)所需要的时间。由于盘片绕主轴旋转速度很快,一般为7200转/分(电脑硬盘的性能指标之一, 家用的普通硬盘的转速一般有5400rpm(笔记本)、7200rpm几种)。因此一般旋转一圈大约0.0083s。
● 传输时间(transmission time) Tt: 数据通过系统总线传送到内存的时间,一般传输一个字节(byte)大概0.02us=2*10^(-8)s
磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块,同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上,以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数,避免过多的查找时间Ts。
所以,在大规模数据存储方面,大量数据存储在外存磁盘中,而在外存磁盘中读取/写入块(block)中某数据时,首先需要定位到磁盘中的某块,如何有效地查找磁盘中的数据,需要一种合理高效的外存数据结构,就是下面所要重点阐述的B-tree结构,以及相关的变种结构:B+-tree结构和B*-tree结构。
1.1.4、磁盘与B树
B树是用于在外存工作的平衡搜索树。
当数据比较大,无法全部存入内存时,需要将部分数据存在外存中,在需要的时候读入内存,修改之后又写回外存。由于外存的速度与内存有几个数量级的差别,所以节省在外存上花的时间,对搜索树的性能提高时最有效的。
最常见的外存就是磁盘。磁盘是块设备,也就是说磁盘的读写单位是以块为单位,一般地块大小从0.5k到4k。即使你只读取一个字节,磁盘也是将包含该字节的所有数据读取到硬盘中。而在磁盘读取过程中,最占用时间的是磁盘的寻道,也就是磁头在盘片上找到需要读取的块所在位置的时间,而在盘片上顺序读取数据的所花的时间是占比比较小的。
要减少外存上花的时间,就可以从减少读盘次数以及减少寻道时间着手。
B树采取的方法就是,就充分的利用盘块的空间,在一个盘块中尽可能多的存储信息,或者在连续的盘块地址上存储尽可能多的信息。在数据结构上的变化就是每个节点存储多个key信息以及包含多个子节点。增加节点的分支树,就可以使得这棵树的高度降低,比如高度为2(roo高度为0)分支1000的数,就以存储1000*1000个关键字信息,而二叉树j的高度就至少需要6*ln10。
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。
示例一、【参看示例二图】
现在把整棵树构造在磁盘中,假如每个盘块可以正好存放一个B~树的结点(正好存放2个文件名)。那么一个BTNode结点就代表一个盘块,而子树指针就是存放另外一个盘块 (详细见《外部存储器—磁盘 》)的地址。
现在我们模拟查找文件29的过程:
(1) 根据根结点指针找到文件目录的根磁盘块1,将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作1次】
(2) 此时内存中有两个文件名17,35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现17<29<35,因此我们找到指针p2。
(3) 根据p2指针,我们定位到磁盘块3,并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作2次】
(4) 此时内存中有两个文件名26,30和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现26<29<30,因此我们找到指针p2。
(5) 根据p2指针,我们定位到磁盘块8,并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作3次】
(6) 此时内存中有两个文件名28,29。根据算法我们查找到文件29,并定位了该文件内存的磁盘地址。
- 当然,如果我们使用平衡二叉树的磁盘存储结构来进行查找,磁盘IO操作最少4次,最多5次。而且文件越多,B~树比平衡二叉树所用的磁盘IO操作次数将越少,效率也越高。
1.2、B树定义
它的设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,减少硬盘操作次数。B树算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。
一棵关键字为英语中辅音字母的B树,现在要从树种查找字母R(包含n[x]个关键字的内结点x,x有n[x]+1]个子女(也就是说,一个内结点x若含有n[x]个关键字,那么x将含有n[x]+1个子女)。所有的叶结点都处于相同的深度,带阴影的结点为查找字母R时要检查的结点):
从上图你能轻易的看到,一个内结点x若含有n[x]个关键字,那么x将含有n[x]+1个子女。如含有2个关键字D H的内结点有3个子女,而含有3个关键字Q T X的内结点有4个子女。
B树的定义,从下文中,你将看到,或者是用阶,或者是用度
1.2.1、用阶定义的B树
B 树又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B 树 (注:切勿简单的认为一棵m阶的B树是m叉树,虽然存在四叉树,八叉树,KD树,及vp/R树/R*树/R+树/X树/M树/线段树/希尔伯特R树/优先R树等空间划分树,但与B树完全不等同)的特性如下:是一颗具有以下特点的树:
1、树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2);
2、除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子(其中ceil(x)是一个取上限的函数);
3、若根结点不是叶子结点,则至少有2个孩子(特殊情况:没有孩子的根结点,即根结点为叶子结点,整棵树只有一个根节点);
4、所有叶子结点都出现在同一层,叶子结点不包含任何关键字信息(可以看做是外部接点或查询失败的接点,实际上这些结点不存在,指向这些结点的指针都为null);(读者反馈@冷岳:这里有错,叶子节点只是没有孩子和指向孩子的指针,这些节点也存在,也有元素。@研究者July:其实,关键是把什么当做叶子结点,因为如红黑树中,每一个NULL指针即当做叶子结点,只是没画出来而已)。
5、每个非终端结点中包含有n个关键字信息: (n,P0,K1,P1,K2,P2,......,Kn,Pn)。其中:
a) Ki (i=1...n)为关键字,且关键字按顺序升序排序K(i-1)< Ki。
b) Pi为指向子树根的接点,且指针P(i-1)指向子树种所有结点的关键字均小于Ki,但都大于K(i-1)。
c) 关键字的个数n必须满足: [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1。
一颗M阶的B树满足下列条件:
1.数据项存储在树叶上
2.非叶子节点直到M-1个关键字以指示搜索的方向:关键字i代表子树i+1中最小的关键字
3.树的根或者是一片树叶,或者其儿子在2和M之间
4.除根外,所有非树叶节点的儿子数在M/2和M之间。
5.所有的树叶都在相同的深度上并有L/2和L之间个数据项
示例二、(M=3)
1.2.2、用度定义的B树
针对上面的5点,再阐述下:B树中每一个结点能包含的关键字(如之前上面的D H和Q T X)数有一个上界和下界。这个下界可以用一个称作B树的最小度数(算法导论中文版上译作度数,最小度数即内节点中节点最小孩子数目)m(m>=2)表示。
- 每个非根的内结点至多有m个子女,每个非根的结点必须至少含有m-1个关键字,如果树是非空的,则根结点至少包含一个关键字;
- 每个结点可包含至多2m-1个关键字。所以一个内结点至多可有2m个子女。如果一个结点恰好有2m-1个关键字,我们就说这个结点是满的(而稍后介绍的B*树作为B树的一种常用变形,B*树中要求每个内结点至少为2/3满,而不是像这里的B树所要求的至少半满);
- 当关键字数m=2(t=2的意思是,mmin=2,m可以>=2)时的B树是最简单的(有很多人会因此误认为B树就是二叉查找树,但二叉查找树就是二叉查找树,B树就是B树,B树是一棵含有m(m>=2)个关键字的平衡多路查找树),此时,每个内结点可能因此而含有2个、3个或4个子女,亦即一棵2-3-4树,然而在实际中,通常采用大得多的t值。
B树中的每个结点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支(当然是不能超过磁盘块的大小,根据磁盘驱动(disk drives)的不同,一般块的大小在1k~4k左右);这样树的深度降低了,这就意味着查找一个元素只要很少结点从外存磁盘中读入内存,很快访问到要查找的数据。
1.3、和平衡二叉树对比
1、平衡二叉树节点最多有两个子树,而 B 树每个节点可以有多个子树,M 阶 B 树表示该树每个节点最多有 M 个子树
2、平衡二叉树每个节点只有一个数据和两个指向孩子的指针,而 B 树每个中间节点有 k-1 个关键字(可以理解为数据)和 k 个子树( **k 介于阶数 M 和 M/2 之间,M/2 向上取整)
3、B 树的所有叶子节点都在同一层,并且叶子节点只有关键字,指向孩子的指针为 null
和平衡二叉树相同的点在于:B 树的节点数据大小也是按照左小右大,子树与节点的大小比较决定了子树指针所处位置。
二叉树中的每个节点由两部分组成:
- 关键字(可以理解为数据)
- 指向孩子节点的指针
B 树的节点如下图所示,每个节点可以有不只一个数据,同时拥有数据数加一个子树,同时每个节点左子树的数据比当前节点都小、右子树的数据都比当前节点的数据大:
一棵 B 树必须满足以下条件:
- 若根结点不是终端结点,则至少有2棵子树
- 除根节点以外的所有非叶结点至少有 M/2 棵子树,至多有 M 个子树(关键字数为子树减一)
- 所有的叶子结点都位于同一层
可以看到,B 树的每个节点可以表示的信息更多,因此整个树更加“矮胖”,这在从磁盘中查找数据(先读取到内存、后查找)的过程中,可以减少磁盘 IO 的次数,从而提升查找速度。
代码地址:地址 中的data-004-tree中 BTree
参看地址:https://blog.csdn.net/kalikrick/article/details/27980007
二、应用
B树大量应用在数据库和文件系统当中。 典型应用用于关系型数据库的索引(MySQL,B+TREE树)
它的设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,减少硬盘操作次数。B树算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。
假定一个节点可以容纳100个值,那么3层的B树可以容纳100万个数据,如果换成二叉查找树,则需要20层!假定操作系统一次读取一个节点,并且根节点保留在内存中,那么B树在100万个数据中查找目标值,只需要读取两次硬盘。
如mongoDB数据库使用,单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)
文件系统和数据库系统中常用的B/B+ 树,他通过对每个节点存储个数的扩展,使得对连续的数据能够进行较快的定位和访问,能够有效减少查找时间,提高存储的空间局部性从而减少IO操作。他广泛用于文件系统及数据库中,如:
Windows:HPFS 文件系统
Mac:HFS,HFS+ 文件系统
Linux:ResiserFS,XFS,Ext3FS,JFS 文件系统
数据库:ORACLE,MYSQL,SQLSERVER 等中
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