B树与B+树不同的地方在于插入是从底向上进行(当然查找与二叉树相同,都是从上往下)

二者都通常用于数据库操作系统文件系统中,非关系型数据库索引如mongoDB用的B树,大部分关系型数据库索引使用的是B+树。

一、B树(也叫B-树,注意并不是读B减树哦)

m阶B树需满足以下要求:

1、m阶B树:m阶指的是分叉的个数最多为m个。即一个非叶子节点最多可以有m个子节点。

2、子节点:一个叉连接的表示一个子节点,如果所示CFJM 表示一个子节点,其中CFJM表示4个元素。一个非叶子节点可以表示为[A0 k1 A1 k2 A2……kn An],其中ceil(m/2) -1 <= k <= m-1个,因此ceil(m/2) <= A <= m,A表示指向子节点的指针。

3、根节点至少有两个子节点

4、所有的叶子在同一层

上图所示并未画出叶子节点,因为叶子结点不包含元素,所以可以把叶子结点看成在树里实际上并不存在外部结点,指向这些外部结点的指针为空,叶子结点的数目正好等于树中所包含的元素总个数加1。下图画出了叶子节点。

B树的特点可以总结为如下:

  1. 元素集合分布在整颗树中。
  2. 任何一个元素出现且只出现在一个节点中。
  3. 搜索有可能在非叶子节点结束。
  4. 因为每个节点中的元素和子树都是有序的其搜索性能等价于在元素集合内做一次二分查找。
  5. B树在插入删除新的数据记录会破坏B-Tree的性质,因为在插入删除时,需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质。

为什么要使用B-树作为数据库索引而不是使用二叉树?

二叉树的搜索效率是十分高的,可以达到logN,但是由于数据量巨大时,索引的大小甚至可以达到G级别,所以索引是存储在磁盘中的,每次查找只能逐一将索引树的节点加载至内存中,如果使用二叉树则I/O操作将会非常频繁,I/O次数取决于二叉树的深度。这样索引速度非常慢,因此采用B树这种多路二叉搜索树大大减少I/O次数。其中多路指的是一个节点有多个子树,并且由于所有叶子节点都在同一层,因此是平衡树。

磁盘页:查询索引时,逐一加载磁盘页,这里的磁盘页对应索引树的节点,对于m阶B树,m的大小取决于磁盘页的大小

 B+树

m阶B树具有以下几个特征:

1、有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点中。

2、所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,叶子节点本身根据元素的大小顺序链接。

3、所有的中间节点元素都同时存在子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。

对于根节点中的8,在其子节点中 2 5 8中是最大元素,根节点的最大元素15也是整棵树的最大元素。

什么是卫星数据?

索引元素所指向的数据记录,比如数据库中的某一行。

在B树中无论是中间节点还是叶子节点都带有卫星数据,但是在B+树中只有叶子节点带有卫星数据,中间节点仅仅是索引。左图是B树,右图是B+树。

      

相比B树B+树有以下几点优点:

(1)由于B+树的中间节点没有卫星数据,因此同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素,即B+树相比B树更加矮胖,因此查询时的I/O次数更少

(2)由于B树在查找时最好情况是根节点,最差情况是叶子节点;B+树都是查找到叶子节点,所以B+树的查找更加稳定

(3)对于范围查找,例如查找3-11之间的所有数据,对于B树,查找下限3,然后中序遍历;对于B+树只需要在叶节点链表上遍历即可,范围查找的效率更高

 数据库中的聚集索引中,叶子节点直接包含卫星数据,在非聚集索引中,叶子节点带有指向卫星数据的指针。

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