B树和B+树的对比

本文详细对比了B树和B+树的特性,B+树的所有数据都保存在叶子节点,形成有序的双向链表,适合范围查询。在磁盘I/O操作上,B+树由于节点元素更多,树形结构更矮,减少了查找次数。此外,B+树充分利用磁盘预读特性,提升查询效率。相比于红黑树,B+树在数据库索引中的应用更为广泛。

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一、B树

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4阶指每个节点最多有4个子树。从查找效率考虑一般要求B树的阶数m >= 3。

二、B+树

-> B+树的插入和删除操作(拆分页+旋转+填充因子+合并)
在这里插入图片描述

三、B+树和B树的区别
  • 每个元素不保存数据指针,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。

  • 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(双向链表)。

  • 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(或最小)元素。

  • B树的查找只需找到匹配元素即可,最好情况下查找到根节点,最坏情况下查找到叶子结点,所说性能很不稳定。而B+树每次必须查找到叶子结点,性能稳定

  • 范围查询方面,B+树的优势更加明显,因为叶子节点处有链表。

  • B+树单一节点存储更多的元素(因为中间节点不保存数据指针),这意味着同样的大小的磁盘页可以容纳更多节点元素(结点规模一般以一个磁盘页为单位),在相同的数据量下,B+树更加“矮胖”,IO操作更少。

-> 后面有b+树在磁盘中的应用

四、B+树与红黑树的比较

红黑树等平衡树也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用 B+ Tree 作为索引结构,主要有以下两个原因:

(一)更少的查找次数

平衡树查找操作的时间复杂度和树高 h 相关,O(h)=O(logdN),其中 d 为每个节点的出度。

红黑树的出度为 2,而 B+ Tree 的出度一般都非常大,所以红黑树的树高 h 很明显比 B+ Tree 大非常多,查找的次数也就更多。

(二)利用磁盘预读特性

为了减少磁盘 I/O 操作,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读。预读过程中,磁盘进行顺序读取,顺序读取不需要进行磁盘寻道,并且只需要很短的旋转时间,速度会非常快。

操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块,每一块称为一页,内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小,使得一次 I/O 就能完全载入一个节点。并且可以利用预读特性,相邻的节点也能够被预先载入。

(三)范围查找更快
范围查询方面,B+树的优势更加明显,因为叶子节点处有链表。而红黑树只能一个一个查找,M * logN (M是范围的大小)。

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