B树和B+树的区别主要有两点: 在B树中,你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点,但在B+树中,内部节点都是键,没有值.叶子节点同时存放键和值 B+树的叶子节点有一条链相连,而B+树的叶子节点各自独立. 由于B+树的内部节点只存放键,不存放值,因此,一次读取,可以在内存页中获取更多的键,有利于更快地缩小查找范围. B+树的叶节点由一条链相连,因此,当需要进行一次全数据遍历的时候,B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点,然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可.而B树则需要对树的每一层进…

众所周知,MySQL的索引使用了B+树的数据结构.那么为什么不用B树呢? 先看一下B树和B+树的区别. B树 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree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.普遍运用在…

总结 1.InnoDB存储引擎的最小存储单元是页,页可以用于存放数据也可以用于存放键值+指针,在B+树中叶子节点存放数据,非叶子节点存放键值+指针. 2.索引组织表通过非叶子节点的二分查找法以及指针确定数据在哪个页中,进而在去数据页中查找到需要的数据: /81273236?utm_source=qq&utm_medium=social…

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P…

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储…

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储…

目录 前言 为什么全文索引不使用 B+ 树进行存储 全文检索 正排索引 倒排索引 倒排索引如何存储数据 FOR 压缩 RBM 压缩 倒排索引如何存储 字典树(Tria Tree) FST FSM 构建 FST 总结 前言 索引可能大家都不陌生,在用关系型数据库时,一些频繁用作查询条件的字段我们都会去建立索引来提升查询效率.在关系型数据库中,我们一般都采用 B 树索引进行存储,所以 B 树索引也是我们接触比较多的一种索引数据结构,然而在 es 中,进行全文搜索的时候却并没有选择使用 B 树 索引,…

为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树? 红黑树适用于大量插入和删除:因为它是非严格的平衡树:只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不用进行平衡调节 AVL 树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过 1,AVL 允许的差值小:在进行大量插入和删除操作时,会频繁地进行平衡调整,严重降低效率: 红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树:查找效率是 O(logn): AVL也是 O(logn): 红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在 O…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…