数据结构相对来说比较枯燥, 我尽量用最易懂的话,来把B树讲清楚.学过数据结构的人都接触过一个概念二叉树,简单来说,就是每个父节点最多有两个子节点.为了在二叉树上更快的进行元素的查找,人们通过不断的改进,从而设计出平衡二叉查找树,也就是这个样子: 平衡二叉查找树的特性由于不是本文的重点,这里就不再展开了.值得一提的是平衡二叉查找树已经基本满足了我们平常的软件开发需求了.但是对于一些需要持久化数据并且支持查询的业务来说,平衡二叉查找树存在一个明显的问题:如果数据已经持久化到硬盘里边,而我们又想要查询…

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始. 一.二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1.任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值: 2.任意节点右子…

数据库索引数据结构总结 from:https://zhewuzhou.github.io/2018/10/18/Database-Indexes/ 摘要 数据库索引是数据库中最重要的组成部分,而索引的数据结构设计对数据库的性能有重要的影响.本文尝试选取几种典型的索引数据结构,总结分析,以窥数据库索引之全貌. B+Tree B+Tree 是一种树数据结构,是一个n叉排序树,每个节点通常有多个孩子,一棵B+Tree包含根节点.内部节点和叶子节点.根节点可能是一个叶子节点,也可能是一个包含两个或两个以…

一 基础知识 二叉树 根节点,第一层的节点 叶子节点,没有子节点的节点. 非叶子节点,有子节点的节点,根节点也是非叶子节点. B树 B树的节点为关键字和相应的数据(索引等) B+树 B+树是B树的一个变形,非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中, B+树的叶子节点为链表,链表放数据,非叶子节点是索引. 二 对比 1.B树和B+树同样适用于高度越低,查询越快. 2.B树查找节点,B+树只需要查询所有节点(索引),B树查询索引和数据.虽然可能第一个就找到,但在极端情况下,需要…

一开始学习数据结构的时候,主要学习的是数组,队列,链表,队列,栈,树这些数据结构,其中树主要学习二叉树,平衡二叉树,二叉搜索树等这些子节点最多只有两个的树结构.但是,当我们接触数据库的时候,你会发现数据库的索引基本都是B+树,尤其以数据库MySql为甚.那么学习的时候我们碰到B树,B+树,那么他们结构是什么样的,有什么区别,能用在什么地方呢? 什么是B树,B+树 B也就是Balance的意思.B树是一种多路搜索树,它的任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2,它的每个节点不仅存储关键字,还存储数…

b+树的查找过程:如上图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,                                  内存时间因为非常短(相比磁盘IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块                                  3的P2指针,通过指针加载磁盘块…

B树: B+树 1) B+-tree的磁盘读写代价更低 B+-tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针.因此其内部结点相对B 树更小.如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多.一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多.相对来说IO读写次数也就降低了. 个盘快.当需要把内部结点读入内存中的时候,B 树就比B+ 树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间). 2) B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而…

一.B+树是什么 B+ 树是一种树型数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中.B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度.B+ 树元素自底向上插入,这与二叉树恰好相反. B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么.最常见的观点是B代表平衡(balanced),因为所有的叶子节点在树中都在相同的级别上.B也可能代表Bayer,或者是波音(Boeing),因为他曾经工作于波音科学研究实验室 1)B+树的节点 在 B+ 树中的节点通常被表示为…

前面几篇关于数据库底层磁盘文件读取,数据库索引实现细节进行了深入的研究,但是没有串联起来的讲解为什么数据库索引会采用B树和B+树而不是其他的数据结构,例如平衡二叉树.链表等,因此,本文打算从数据库文件存储以及读取说起,讲解数据库索引的由来. 我们以抛出问题的形式开始讲解: (1)数据库文件存储的方式     数据库文件存储都是以磁盘文件存储在系统中的,这也是数据库能持久化存储数据的原因. (2)从数据库读取数据的原理        从数据库读取数据,先暂且不考虑从缓存中读取数据的情况,那就是从磁…

问题1.数据库为什么要设计索引?索引类似书本目录,用于提升数据库查找速度.问题2.哈希(hash)比树(tree)更快,索引结构为什么要设计成树型?加快查找速度的数据结构,常见的有两类:(1)哈希,例如HashMap,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1):(2)树,例如平衡二叉搜索树,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(lg(n)):可以看到,不管是读,还是写,哈希类型的索引都比树型的索引更快一些,那为什么,索引结构要设计成树型呢?索引设计成树型,和SQL的需求有关.对于…

问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到<架构师之路>,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排序… 以便快速找到一本书. 与之类比,数据库存储了1000W条数据,要从中找到name=”shenjian”的记录,一条条查,要查到什么时候去? 于是,要有索引,用于提升数据库的查找速度. 问题2. 哈希(hash)比树(tre…

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子…

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…

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…

引言 关于数据库索引,google一个oracle index,mysql index总 有大量的结果,其中很多的使用方法推荐,**索引之n条经典建议云云.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深 入全面的了解会更有利于我们的选择和决策. 因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到的一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和 ArrayList分别适用于什么应用不是docment里面定义的,是由其本身…

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-…

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,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼…

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…

摘录自博客:http://www.cnblogs.com/morvenhuang/archive/2009/03/30/1425534.html 一.引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论,那么数据库索引是什么样的?聚集索引与非聚集索引有什么不同? 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,Oracle及Sysbase使用的是B-Tree.所以在最开始,简单地介绍一下B-Tree. B-Tree不同于…

索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?…

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…

数据库索引详解 索引 当我们在设计数据库的时候,对表的一些属性有时会加上索引,但索引为什么能提高检索速率呢?是不是用了索引就一定可以提高效率呢?不同索引之间有什么区别呢?搞懂这些问题是灵活运用索引的必备条件.接下来,我们将一 一进行讨论. 一.索引的本质 索引也分为不同的种类,而且也有不同的分类方法,比较常用的是普通索引和聚集索引. 1.普通索引 其实对某字段建立了索引就相当于是对该字段新建立了一个表,这个表里的元素是安照这个字段有序排列.这样有什么好处呢?好处就在于如果我们select的时候要…

本文在个人技术博客不同步发布,详情可用力戳 亦可扫描屏幕右侧二维码关注个人公众号,公众号内有个人联系方式,等你来撩...   前几天下班回到家后正在处理一个白天没解决的bug,厕所突然传来对象的声音:   对象:xx,你有<时间简史>吗?   我:我去!妹子,你这啥癖好啊,我有时间也不会去捡屎啊!   对象:...人家说的是霍金的科普著作<时间简史>,是一本书啦!   我:哦,那我没有...   对象:人家想看诶,你明天帮我去图书馆借一本吧...   我:我明天还要改...   对…

背景 首先,来谈谈B树.为什么要使用B树?我们需要明白以下两个事实: [事实1] 不同容量的存储器,访问速度差异悬殊.以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的.有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天.所以,现在的存储系统,都是分级组织的.最常用的数据尽可能放在更高层.更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层.更大的存储器中寻找.这也就解释了,当处理大规模数据的时候(指无法将数据一次性存入内存),算法的实际运行时间,往往取决于数据在…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100107832 前文讲了二叉树和多路树,二叉树的性能很好,像AVL树.红黑树都是很优秀的结构,那么在数据库索引中,并没有采用二叉树这种结构,这是为什么呢?因为,有性能更好的树来做搜索!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. 一.B-树和B+…

B+树比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引 为什么选择B+树作为数据库索引结构?   背景 首先,来谈谈B树.为什么要使用B树?我们需要明白以下两个事实: [事实1]不同容量的存储器,访问速度差异悬殊.以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的.有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天.所以,现在的存储系统,都是分级组织的.最常用的数据尽可能放在更高层.更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层.更大的存储器中寻找.这也…

注意B-树就是B树,-只是一个符号. 简介 B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多路查找树(相对于二叉,B树每个内节点有多个分支),与红黑树相比,在相同的的节点的情况下,一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到).B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成,而CPU的速度非常快,所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数,关键字总数相同的情况下B树的高度越小,磁盘I/O所花的时间越少.B树中所有结点的孩子结点数的最大值称为…

有很长时间没有更新博客了,再过几天都2月分了,如果再不更新一篇,我1月分都没有更新,保持连续,今天更新一篇. 最近没有什么看技术方面的东西,游戏,画画搞这些去了.我发现我每年一到年底就是搞这些东西,其实平时技术也搞得少.昨天看了一篇园友博客写的为什么要在自增列,时间上面建聚集索引,我今天更新一篇关于索引的东西.我翻出以前讲关于索引和创建索引的ppt复习一篇,下面就是关于索引的内容. 1.先从字面,定义来理解一下索引.百度百科是这样来说的“将文献中具有检索意义的事项(可以是人名.地名.词语.概念.…