B+树在数据库中的应用 flyfish 2015-7-6 B+树在数据库中的应用重要是实现索引 应用方式一 ID为表的主键,利用主键建立一棵B+树 叶子结点存储记录的地址 应用方式二 ID为表的主键.建立一棵B+树 叶子结点存储了整条记录…

when ? why ? how ? what ? 平衡二叉树其查找的时间复杂度是 O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 如果我们要操作的数据集非常大,大到内存已经没法处理了怎么办呢?如数据库中的上千万条记录的数据表.硬盘中的上万个文件等.在这种情况下,对数据的处理需要不断从硬盘等存储设备中调入或调出内存页面. 一旦涉及到这样的外部存储设备,关于时间复杂度的计算就会发生变化,访问该集合元素的时间已经不仅仅是寻找改元素所比较次数的函数,我们必须考虑硬盘等外部存储设备…

今天我们来探讨一下数据库中一个很重要的概念:索引. MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,即索引是一种数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary searc…

B-树&B+树以及其在数据库中的应用 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,…

很多时候,我们会把一棵树存放到数据库中,当前台需要展示一个树形列表时,将这棵树读取出来并显示,这个过程是怎么实现的呢? 这篇文章是以构造一棵easyui前台框架的一个树形列表为例,后台框架是spring MVC+JPA. 首先看一下数据库中这颗树是怎么存的: 树的结构一目了然,这是一棵表示部门的树. 下面是实体类: /** * 部门类 用户所属部门(这里的部门是一个相对抽象的词) * 使用前缀编码,每级增加三个数字,如:第一级 001,第二级001001,第三级001001001 * @auth…

B树与B+树 数据库中建立索引能加快数据的存取,但是当索引变得很大时,可能导致内存装不下.这时就需要使用多级索引来实现.而B树和B+树是实现多级索引的一种数据结构. B树 B树是多叉树,其树中每个节点如下所示: Ki是索引字段值,Pj只指针,指向索引块或者指向主文件中的数据块或者指向数据块中的某个记录 Pi指向的内容中的关键字都要小于Ki,Pi+1指向的内容中的关键字都大于等于Ki 特性: 树中每个节点至多有m棵子树(m为树的阶) 若根节点不是终端节点,至少有两棵子树 除根节点外所有的非叶节点至…

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…

B树(又叫平衡多路查找树) 注意B-树就是B树,-只是一个符号. B树的性质(一颗M阶B树的特性如下) 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结…

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…

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?…