通俗易懂，漫画：B-树？B+树？

最新推荐文章于 2025-06-30 01:22:59 发布
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本文通过漫画形式深入浅出地介绍了B树和B+树的概念，对比了两者之间的区别，探讨了它们在数据库索引中的应用。理解B树和B+树的工作原理对于优化数据库性能至关重要。
数据结构与算法里B树的可视化展示
AI 算法实战派
06-12 891
在数据结构和算法的世界里，B树是一种非常重要的数据结构。想象一下，B树就像是一个超级大的图书馆管理员，能够高效地管理大量的数据。我们的目的就是把这个“图书馆管理员”的工作过程用图形的方式展示出来，让大家能更直观地看到B树是如何存储和查找数据的。本文的范围涵盖了B树的基本概念、可视化展示的原理、实现步骤、实际应用等方面。本文将按照以下结构展开：首先介绍B树的核心概念和它们之间的关系，通过故事和生活实例让大家更好地理解。接着讲解实现B树可视化展示的核心算法原理和具体操作步骤，用代码详细阐述。
数据结构与算法里B树的缓存优化策略
AI 算法实战派
05-28 963
在数据库索引（如MySQL的InnoDB）、文件系统（如NTFS）、搜索引擎等领域，B树是核心数据结构。但你知道吗？B树的性能瓶颈90%以上来自磁盘I/O——每次从磁盘读取一个B树节点需要几毫秒，而内存访问只需纳秒级。本文将聚焦"如何通过缓存优化，让B树尽可能少访问磁盘"，覆盖B树缓存设计的核心原理、经典策略与实战技巧。本文将按"概念-原理-实战-应用"的逻辑展开：首先用"图书馆查书"类比理解B树与缓存的关系；接着拆解B树节点结构如何影响缓存效率；然后通过Python代码模拟缓存优化过程；
B-树、B+树、B树详解
01-06
详细介绍了B/B+树的区别和各自的操作，内容详实，通俗易懂，介绍的很清晰
B+树浅显易懂图文详解
薛定谔的猫-前端领域
05-10 1325
本文我们来介绍一下什么是B+树(面试常考) 那我们先来看下什么是B-树（也叫B树）： 然后我们看一下B+树的特征： 下面我们来通过一个具体的例子理解掌握B+树： 那么我们知道了B+树设计成这样，有什么好处呢？ B+树的好处主要体现在查询性能上。 单元素查询： 范围查询 这样的范围查询的确很繁琐，反观B+树的范...
数据库B+树原理博文（通俗易懂，强烈推荐）
qq_39967296的博客
10-05 249
1、b+索引原理 https://www.cnblogs.com/codehome/p/9356541.html 2、聚集索引与非聚集索引 https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html 聚集索引：数据行的物理顺序与列值的顺序相同，只能有一个，默认主键。叶节点即为数据 非聚集索引：数据行的物理顺序与列值的顺序相同，可以有多个，叶节点为索引，需要二次查询（耗...
漫画描述——史上最通俗易懂的B+树和B-树详解！
专注于后端开发，时常接触大数据 、人工智能等
02-22 591
PS：本文并非原创，纯属抱有学习收藏心态加以转载，如有冒犯敬请告之。 一个m阶的B树具有如下几个特征： 1.根结点至少有两个子女。 2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m 3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m 4.所有的叶子结点都位于同一层。 5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。 一个m阶的B+树具有如下几个特征： 1.有
MySQL索引的原理：B+树详解（通俗易懂）
weixin_42036942的博客
07-22 5581
1.为什么使用索引？ 2为什么使用B+树？ 3B+树的特点 目录 1.为什么使用索引查询会变快？ 对于刚接触索引的人来说，可以知道的只有，加索引，查询就会变快。可是为什么呢？ 我们来看这样一个例子。 对于column2列。如果我们要找到数据为6，如果没有任何的索引，我们需要查找几次呢？ 答案是六次，一次顺序查找，从首项3开始到末项。我们找一个值，如果没有加索引，在最差的情况下（查找的数在末项），需要六次，这只是数据量为6条的情况下，那么如果这个表有几百万条数据，而需要被查找的数据又刚好在
漫画解析算法系列：从红黑树到动态规划
漫画中的动态规划算法系列介绍了如何以通俗易懂的方式理解和应用动态规划，包括解决背包问题、最长公共子序列等经典问题。 4. **SnowFlake算法**：SnowFlake算法是由Twitter开源的一种分布式ID生成算法，它能生成...
程序人生必备：蓝桥杯引领学习成长之路
AI天才研究院
06-30 1137
本文旨在为对编程感兴趣的学生、刚入门的开发者以及希望通过竞赛提升技术能力的学习者，清晰呈现蓝桥杯竞赛的核心价值与学习路径。内容覆盖蓝桥杯的赛事机制、备赛方法、能力提升逻辑，以及竞赛经验对职业发展的实际影响。本文将从“蓝桥杯是什么”“为什么参加蓝桥杯”“如何通过蓝桥杯成长”三个核心问题展开，结合生活案例、代码示例与职业发展故事，逐步拆解蓝桥杯的学习价值。蓝桥杯：编程界的“运动会”，是技术能力的检验场与成长加速器；算法：解决问题的“工具箱”，动态规划、图论等是蓝桥杯高频考点；技术成长。
漫画中的物联网：漫画带你走进连接万物的网络世界
本文探讨了物联网概念与漫画形式的结合，分析了如何通过漫画形式展示物联网的基础架构、关键技术及其在现实世界的应用案例。同时，本文也展望了物联网技术的发展和未来趋势，包括技术创新、社会影响和潜在挑战。通过...
B树、B+树、B-树、B*树通俗解释，及B-树操作要点
tianxiefenxiang的博客
06-04 807
B树： 二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点； B-树： 平衡多路查找树，所有叶子结点在同一层。若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树。每个分支结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点；所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中； B+树： 在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引； B+树总是到叶子结点才命中； B*树：在B+树基础上，为非叶
面试：B+树和B树的区别_通俗易懂的图文 红黑树,B树,B+树 本质区别及应用场景
坚定的小辣鸡在努力
09-18 368
话说两个多月前，小史通过了 A 厂的一面，两个多月后的今天，小史终于等到了 A 厂的二面。 在简单的自我介绍后，面试官看了看小史的简历，开始发问了。 面试现场 小史：没问题，这个项目前端用的 React+Webpack，后端用的 Nginx+Spring Boot+Redis+MySQL，前后端是分离的，最后用 Docker 进行容器化部署。主要模块有师生系统、课程系统...
漫画：什么是B+树
茅坤宝骏氹的博客
04-13 467
转载自 玻璃猫 程序员小灰这一次我们来介绍 B+ 树。一个m阶的B树具有如下几个特征：1.根结点至少有两个子女。2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 &lt;= k &lt;= m3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 &lt;= k &lt;= m4.所有的叶子结点都位于同一层。5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域...
B树(B-树)详解
nO0b
12-03 3786
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，B-tree就是指的B树。 B-树容易让人误解,建议大家用B树称呼, 本文以下直称B树 这篇介绍概念, 优点应用等, B树的描述和增删改查请到隔壁我写的另一篇(篇幅较长,和这篇分开了): https://blog.youkuaiyun.com/q5706503/article/details/84729052...
B+树之浅显易懂
qq_38686500的博客
05-06 192
1、B-树 简介 B-树，也称为B树，是一种平衡的多叉树（可以对比一下平衡二叉查找树），它比较适用于对外查找。 阶数：一个节点最多有多少个孩子节点。（一般用字母m表示） 关键字：节点上的数值就是关键字 度：一个节点拥有的子节点的数量。 一颗m阶的B-树，有以下特征： 根结点至少有两个子女； 每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：m/2 - 1 <= j <= m - 1.(表示向上取整) 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子。 所有的叶子结点都位于同一
【树】 红黑树（通俗易懂）
读书与思考的乐趣
09-16 1765
教你透彻了解红黑树 二叉查找树 由于红黑树本质上就是一棵二叉查找树，所以在了解红黑树之前，咱们先来看下二叉查找树。 二叉查找树（Binary Search Tree），也称有序二叉树（ordered binary tree）,排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根
B树简介
空杯心态_虚怀若谷
06-17 712
b树又称二叉搜索树，英文全称binary search tree ，其定义如下： 1、每个节点最多能拥有2个子节点（即每个非叶子节点最多拥有2个指针指向左右节点）； 2、非叶子节点的左指针指向小于其关键字的左子树，右指针指向大于其关键字的又子树； 3、每个节点节点存储一个关键字； 查找过程： b树的搜索从根节点开始： 如果查找的关键字和节点的关键字相等则命中，查找成功； 如果
通俗易懂看RB-tree（一）
ccnnli的博客
08-28 698
RB-tree首先RB-tree是一颗二叉搜索树。 特点： 结点非红即黑。 根节点为黑。 如果结点为红，则子结点必为黑。 任一结点至NULL的任何路径，所含黑结点树必须相同。 由规则4可知：新增结点必为红。 由规则3可知：新增结点之父结点必为黑。插入结点 状况1：状况1：S为黑且X为外侧插入，对此情况，我们先对P,G做一次单旋转，并更改P,G颜色，即可重新满足
(转)漫画理解B-树和B+树及B+树在MySQL数据库中的使用
person_on_pyramid的博客
06-06 666
https://blog.youkuaiyun.com/qq_26222859/article/details/80631121 http://www.sohu.com/a/154640931_478315
InnoDB为什么使用B+树实现索引？要求说明通俗易懂，有图解
最新发布
08-10
<think>嗯，用户这次的问题很明确，就是要深入理解InnoDB选择B+树作为索引结构的原因，而且特别强调要通俗易懂带图解。看来用户可能是个数据库学习者或开发者，需要直观的理解而非纯理论。 从对话历史看，我之前已经详细分析过B+树的优势，但用户这次提供了新的站内引用材料，特别是引用[5]关于B+树vsB树的对比很关键。用户特意要求图解，说明ta可能是个视觉型学习者。 用户引用的材料中，有几个重点需要融入回答： 1. 引用[1][2]强调B+树相比其他结构的优势 2. 引用[3]指出InnoDB实现方式的特殊性 3. 引用[4]解释聚簇索引的二次查找机制 4. 引用[5]的矮胖特性、范围查询和稳定查询三点核心优势 需要特别注意避免过于学术化。比如解释“矮胖”特性时，可以用“就像金字塔比摩天大楼更稳”这样的比喻。图解部分要突出三个关键点：多叉结构、叶子链表、数据全在叶节点。 考虑到用户要求图解但文字交互的限制，我决定用ASCII示意图来表现三层B+树结构，并标注关键组件。同时准备用表格对比B+树和其他结构的差异，这样更直观。 用户可能存在的认知盲点是：为什么叶子节点链表能优化范围查询？这需要在解释时强调“顺序读取比随机跳转快”的磁盘特性。另外要澄清一个常见误解：虽然B+树稳定，但实际查询速度还是取决于树高，所以节点填充因子很重要。 最后生成的相关问题要延续索引实现的深度，比如事务支持、碎片优化等，这些都是实际运维中会遇到的痛点。</think>以下从原理、优势及可视化角度解析InnoDB选择B+树的原因，结合关键特性图解说明： --- ### 一、B+树核心结构图解 ```mermaid graph TD A[根节点] --> B[内部节点] A --> C[内部节点] B --> D[叶子节点链表] B --> E[叶子节点链表] C --> F[叶子节点链表] C --> G[叶子节点链表] subgraph 数据存储层 D --> |双向指针| E E --> |双向指针| F F --> |双向指针| G end ``` #### 关键组件说明： 1. **多叉树结构** 每个节点存储多个键值（如100+），树高仅3-4层即可支撑百万级数据 2. **分层存储** - **内部节点**：仅存索引键（不存数据），例如存储`[10, 20, 30]`作为路由 - **叶子节点**：存储完整数据行（主键索引）或主键值（二级索引） 3. **叶子链表** 所有叶子节点通过双向指针连接，形成有序链表 --- ### 二、选择B+树的四大核心原因 #### 1. **极致减少磁盘I/O** - **问题场景**：磁盘读取以页为单位（16KB），每次I/O耗时约10ms - **B+树方案**： - 单节点容纳大量键值（如$m=200$），树高计算公式： $$ h = \lceil \log_m(n) \rceil $$ - **示例**：100万数据，$m=200$时，$h=3$（仅需3次I/O） - **对比红黑树**：二叉结构$h=\log_2(n)≈20$，I/O次数多5倍以上[^1] #### 2. **范围查询性能碾压** ```mermaid sequenceDiagram 查询请求->>B+树： WHERE id BETWEEN 100-200 B+树-->>查询器： 定位到id=100的叶子节点 B+树->>叶子链表： 沿指针顺序扫描至id=200 叶子链表-->>结果集： 直接返回连续数据块 ``` - **优势**：避免回溯父节点，时间复杂度$O(\log n + k)$（k为结果数量） - **对比B树**：需中序遍历多个层级，性能差距显著[^5] #### 3. **数据存储优化** | **索引类型** | **叶子节点内容** | **查询过程** | |--------------|---------------------|-------------------| | 主键索引 | 完整数据行 | 直接返回数据 | | 二级索引 | 主键值 + 索引列 | 需回表查主键索引 | - **空间复用**：内部节点仅存键，使16KB页容纳更多索引项 - **示例**：B+树节点可存200个键，B树因存数据只能存50个[^5] #### 4. **查询稳定性保障** ```mermaid graph LR 查询1[等值查询] --> 路径1[根→叶] 查询2[范围查询] --> 路径2[根→叶→链表] 查询3[全表扫描] --> 路径3[遍历叶子链表] ``` - **所有查询路径**：均需访问到叶子节点 - **性能稳定**：时间复杂度恒定为$O(\log n)$ --- ### 三、与其他结构的对比 | **数据结构** | **等值查询** | **范围查询** | **I/O次数** | **磁盘利用率** | |--------------|------------|-------------|------------|---------------| | B+树 | ●●●●○ | ●●●●● | ●●●●● | ●●●●● | | B树 | ●●●●● | ●●●○○ | ●●●○○ | ●●●●○ | | 红黑树 | ●●●●○ | ●●○○○ | ●●○○○ | ●●○○○ | | 哈希表 | ●●●●● | ○○○○○ | ●●●●● | ●●●○○ | > ● 优秀 ○ 较差 （5级评价） --- ### 四、InnoDB的独特实现 1. **聚簇索引组织** 主键索引叶子节点直接存储行数据，消除额外寻址[^4] 2. **覆盖索引优化** 若查询列均在索引中，直接返回叶子节点数据（无需回表） 3. **页分裂机制** 插入数据时自动平衡树结构，保持矮胖特性[^3] --- **总结**：B+树通过**多叉矮胖结构减少I/O**、**叶子链表加速范围扫描**、**分层存储优化空间利用率**，完美适配磁盘存储特性和数据库查询模式，成为InnoDB索引的黄金标准[^1][^5]。
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