总结一下B树和B+树在不同是数据库系统中的应用。一、B树和B+树1.1 B树B-Tree,即B树或者B-树。一棵 m 阶的 B 树,需要满足下列条件: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],向上取整;4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1;5. 所有叶子结点位于同一层;6. k个关键字            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在MySQL中索引的数据结构都采用B+树结构,在InnoDB中则是根据主键作为聚集索引将数据直接存储为B+树结构(索引即数据),MyISAM中则是将数据和索引分开存储。B+树是一颗多叉树,可将降低访问磁盘的次数,B+树数据存放在叶子节点并且通过双向链表关联,实现了数据库的范围查询B树是一个多叉树,每个节点都会存放数据(叶子节点不是完整数据);B+树叶子节点是有序完整数据(通过链表连接),内节点是每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            B树B 树,平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B 树,紫色为 Key,黄色为 data,蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较,但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计,所以磁盘 IO 操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是索引?索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么?B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构,它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化,可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考地址B树即B-树.B表平衡的意思.B树必须中序遍历,B+树,则叶子扫一遍即可.B+树支持区间查询.定义:有个阶数,即最大子节点数m.关键字,从小到大排列.每个节点,存储键和值.叶子节点,位于同一层.每个关键字的左子树的关键字都小于自己,而右子树的关键字都大于自己.根节点子节点数为[2,m].其余为[m/2,m]节点数节点,至少有(m-1)/2个关键字,至多m-1个.根节点至少1...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            B树即B-树.B表平衡的意思.B树必须中序遍历,B+树,则叶子扫一遍即可.B+树支持区间查询.*号,要放在反引号里面 定义:有个阶数,即最大子节点数m. 关键字,从小到大排列.每个节点,存储键和值. 叶子节点,位于同一层. 每个关键字的左子树的关键字都小于自己,而右子树的关键字都大于自己.这一条所有的树都应该这样,为了二分法快速查找. 根节点子节点数为[2,m].其余为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、B树(B-树) 特点: (1)多路,非二叉树 (2)每个节点既保存索引,又保存数据 (3)搜索时相当于二分查找 二、B+树 特点: (1)多路非二叉 (2)只有叶子节点保存数据 (3)搜索时相当于二分查找 (4)增加了相邻接点的指向指针。 三、B树与B+树的区别 1,关键字的数量不同;B+树中分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            B树,又称多路平衡查找树,B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶,通常用m表示。一颗m阶B树或为空树,或为满            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            InnoDB存储引擎支持两种常见的索引:B+树和哈希。B+树B+树是从一个Balance Binary树(平衡二叉树)发展而来的,但不是一个平衡二叉树,B+树的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找。平衡二叉树:左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,二分查找法:logn平衡二叉树对于查找的性能是比较高的,但是不是最高的,只是接近最高的性能。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2018年08月22日 17:21:32 MrLipf 阅读数 18390转载:https://blog.csdn.net/qq_17612199/article/details/50944413目录二叉查找树(...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2018年08月22日 17:21:32 MrLipf 阅读数 18390转载:https://blog.csdn.net/qq_17612199/article/details/50944413目录二叉查找树(...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            一 B树的由来B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点。B树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中。1. 为什么不用二叉平衡树传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等。这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1、二叉查找树2、平衡二叉树(AVL Tree)2.1、四种失去平衡的定义:2.2、四种失去平衡对应的旋转方法2.2.1 、LL的旋转2.2.2 、RR的旋转2.2.3、LR的旋转2.2.4 、RL的旋转3、平衡多路查找树(B-Tree)4、B+Tree5、其它5.1、覆盖扫描 B树 、 B-树 、 B-tree 、 B tree 这4种写法指的是同一种树B+树 、 B+tree 这2种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            索引是一种数据存储结构,对表中一列或多列进行排序以快速定位获取数据 . 就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码。在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行。索引类型B树大多数存储引擎都支持B树索引。B树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子到根的距离相同。B树索引能够加快访问数据的速度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            MySQL 索引原理- 索引与 B+TreeMySQL索引类型MySQL的索引一般而言都是B+树,但是也有些时候可以使用哈希索引。哈希索引:查找速度非常快是一种内存存储引擎是一种散列的查找方式,不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+树一种基于硬盘存储所创建的变种树支持排序,范围查找查询速度也非常可观,而且是查找速度是稳定的。为什么选B+树作为存储结构那什么是B+树?呃,这个说来话了,我们以光            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-04 14:31:11
                            
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            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:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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