数据库索引(结合B-树和B+树)】的更多相关文章

数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构以协助快速查询.更新数据库表中数据.索引的实现通常使用B树及其变种B+树. 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动). 上图展示了一种可能的索引方式.左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理…
B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-…
B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指…
B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指…
B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-…
简介: B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点:而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块. B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)…
1.平衡二叉树 (1)由来:平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构: (2)特点: 平衡二叉树是采用二分法思维把数据按规则组装成一个树形结构的数据,用这个树形结构的数据减少无关数据的检索,大大的提升了数据检索的速度:平衡二叉树的数据结构组装过程有以下规则: 非叶子节点只能允许最多两个子节点存在,每一个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值,右边的子节点大于当前节点的值(这里值是基于自己的算法规则而定的,比如hash值): 平衡树的层级结构:因为平衡二叉树查询…
转: 二叉树.平衡二叉树.红黑树.B树.B+树与B*树 一.二叉树 1️⃣二叉查找树的特点就是左子树的节点值比父亲节点小,而右子树的节点值比父亲节点大,如图: 基于二叉查找树的这种特点,在查找某个节点的时候,可以采取类似于二分查找的思想,快速找到某个节点.n 个节点的二叉查找树,正常的情况下,查找的时间复杂度为 O(logN).之所以说是正常情况下,是因为二叉查找树有可能出现一种极端的情况,例如: 这种情况也是满足二叉查找树的条件,然而,此时的二叉查找树已经近似退化为一条链表,这样的二叉查找树的…
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和操作系统的文件系统中,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…
面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节…