这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：(1)多路，非二叉树(
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2023-07-04 14:31:12
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B-树是一种多路搜索树（并不是二叉的）：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]
原创
2023-03-03 12:45:10
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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， &nbs
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2024-03-25 22:02:58
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用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景。
动态查找树主要有：二叉查找树多人喜欢把B-tree译作B-
原创
2023-08-07 22:05:03
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1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+树文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
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2023-10-03 11:19:37
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搭建环境：SQL> create table tt as select * from dba_objects; 表已创建。SQL> select count（*） from tt;
COUNT（*）
----------
50441 SQL> insert into tt select * from tt; 已创建50441行。SQL> /已创建
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2023-07-01 09:59:39
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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
原创
2023-06-01 17:20:12
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1、索引索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可高速訪问数据库表中的特定信息。建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。索引的类型唯一索引、主键索引和聚集索引2、B+树B+树是针对磁盘存储专门优化的N叉排序树。眼下数据库多採用两级索引的B+树，树的层次最多三层，可能须要5次磁盘訪问才干更新一条记录（3次訪问取数据索引及行ID，一次读文件，一次写文件）。
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2017-08-06 20:11:00
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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
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2023-07-04 14:32:21
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我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的，读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作，磁盘中有两个机械运动的部分，分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟，而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后，移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程，而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块，毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁
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2021-02-11 10:45:27
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在此之前，我们需要先了解一下二叉排序树和平衡二叉排序树的思想和性质。m叉排序树现在我们将二叉排序树升级到—— “m叉排序树”，这个也叫m路查找树。m叉排序树满足以下性质：① 结点最多有m棵子树，m-1个关键字，其结构如下图：其中，n为关键字个数，Pi (0 <= i <= n) 为指向子树根结点的指针，Ki (1 <= i <= n) 为关键字。 ② K(i) < K
原创
2021-05-07 22:23:13
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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
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2021-06-22 13:36:19
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转载之处未注明转载来源，所以没法贴上原文地址。。 =================分割线======================== B树 具体讲解之前，有一点，再次强调下：B-树，即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，其实，这是个非常不好的直译，很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树，而B树又是一种
原创
2015-03-24 15:41:00
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B树是一种自平衡的树数据结构，它维护了排序的数据并允许搜索、顺序访问、插入和删除操作在对数时间内完成。以下是使用Python实现的一个简单的B树示例：class BTreeNode:
def __init__(self, leaf=False):
self.leaf = leaf
self.keys = []
self.children =
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...
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2015-04-03 23:09:00
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一、B树 B树是一种多叉平衡查找树，由于是多叉结构，对于元素数量非常多的情况下，树的深度不会像二叉结构那么大，可以保证查询效率。二、B+树 B+是是B树的一种变形， 1、特点： （1）、所有叶子结点包含全部关键字信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子节点中关键字进行有序链接。 （2）、非叶子结点相当于是叶子节点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层。 2、
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2023-07-01 10:08:31
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目录特点实例查找插入删除总结B+树是B树的变种，查询效率比B更高。为什么更高？往下看。特点1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），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。2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小 自小而大顺序链接。3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最
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2024-04-02 11:56:26
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关于B树的原理和实现方法，我也是研究了好久才看明白的，没明白之前感觉一脸懵逼，看懂后才发现原来也很简单。所以同学们要是发现很难看懂的情况下，不要烦躁着急，可以先冷静冷静的思考一下，然后多看几篇文章，我也是看了好几篇的文章才看懂的，要是大家看完之后还是不大懂的话，可以再文章最后联系我，加油！B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉（下面你会看到，相对于二叉，B树每个内结点有多个分支，即多叉）平
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2022-04-02 17:54:29
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1.1.1 *B-树/B树* 1.1.1.1 *索引为什么使用树结构* 要弄明白B+树，先要弄明白B-树，B-树就是B树，中间的横线不是减号 1、数据库索引为什么要使用树结构进行存储？ 树的查询效率高，并且可以保持有序 2、为什么没有使用二叉查找树树来实现？ 二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN ...
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2021-09-28 10:24:00
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