图文讲解----B+树

最新推荐文章于 2024-09-06 00:15:36 发布
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【动态图文详解-史上最易懂的红黑树讲解】手写红黑树（Red Black Tree）
AI天才研究院
12-10 1万+
红黑树：一棵自平衡（AVL）+二叉查找树(BST)什么是红黑树红黑树，Red-Black Tree 「RBT」是一个自平衡(不是绝对的平衡)的二叉查找树(BST)。红黑树是在1972年由Rudolf Bayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees）。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的“红黑...
b+tree数据结构可视化_『数据结构与算法』B树图文详解（含完整代码）
weixin_30579719的博客
01-13 786
GitHub源码分享1. 前言迄今为止，已经介绍了《 二叉查找树 》和《 AVL树 》，我们始终假设可以把整个数据结构存储在内存中。可是，如果数据多到内存装不下，这就意味着必须把数据放在磁盘上，显然这些数据结构不再适用。问题在于磁盘的I/O速度是远远不如内存访问速度的，然而从一棵树中查找到某个元素，必须从根节点一层层往下找，这每一次查找便是一次I/O操作。为了提高性能，就必须要减少查找的次数。如能...
MYSQL-B+Tree
Andy_Health的博客
03-13 1093
二分查找 二分查找发（binary search）也称为折半查找法，用来查找一组有序的记录数组中的某一记录。 其基本思想是：将记录按有序化（递增或递减）排列，在查找过程中采用跳跃方式查找，即先以有序数列的中点位置作为比较对象，如果要找的元素值小于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一比较，将查询区间减小一半。 二叉树 每个节点之多只有二颗子树： 1.二叉树的子树有左右之分，...
MySQL InnoDB 索引
aitinuo1702的博客
10-23 198
B+树索引 B+树索引在DB中有一个特点就是高扇出性，一般在DB中B+树的高度在2-3层左右，也就意味着只需要2-3次的IO操作即可。而现在的磁盘每秒差不多在100次IO左右，2-3次意味着查询时间只需0.02-0.03秒。 聚集索引 InnoDB存储引擎表是索引组织表，即表中数据安装主键顺序存放。而聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+，并且叶节点存放着整张表的行记录数据，因此...
通过.ibd文件浅析InnoDB中一张表的主键索引B+树结构
简单点
12-24 2417
定义 三个问题 解决问题一 py_innodb_page_info工具 hexdump核对 解决问题二 解决问题三 小结 定义 引用自《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》第5.4.1节 InnoDB存储引擎表示索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。同B+数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。由于实.
MySQL数据库索引的底层数据结构选择（B+树索引）
记录学习的点滴
04-29 313
选择索引数据结构的考虑因素 MySQL需要进行数据持久化操作，把数据（索引+记录）保存到磁盘上。因此在通过索引查找某行数据时，就必须将磁盘上的索引读取到内存，再根据索引的内容从磁盘种读取某行数据。在查询过程中发生的磁盘I/O次数越多，所耗时间越长。 另外，MySQL支持范围查找，所以索引的数据结构也应该支持高效的范围查找。 因此，选择一个合适的索引数据结构需要考虑： 在尽可能少的磁盘I/O操作中完成查询工作； 可以高效地查询某一个记录，也可以高效地执行范围查找； 各类可选的数据结构 索引可选的底层数据结
B树和B+树
GUI1259802368的博客
04-14 1053
B-tree是一种自平衡数据结构，它能对数据进行排序，并允许在对数时间内进行搜索、顺序访问、插入和删除。B-tree是二叉搜索树的推广，一个节点可以有两个以上的子节点。与自平衡的二叉搜索树不同，b-tree对读取和写入大数据块的系统进行了优化。b树是外部内存数据结构的例子。通常用于数据库和文件系统。B-tree的时间复杂度算法平均最坏情况SpaceO(n)O(n)SearchO(log n)O(l...
【CMU15-445数据库】bustub Project #2：B+ Tree（上）
アルタイル
02-17 4353
Project 2 要实现的是数据结构课上都会讲的一个经典结构 B+ 树，但是相信大多数的同学（包括博主）当时都没有自己动手实现过它，本节就是一个很好的锻炼机会。
从零开始学数据结构系列之第五章《B树的删除》
最新发布
铁匠匠匠的博客
09-06 1441
可以观看以下两个UP的视频来先看看1）如果当前需要删除的key位于非叶子结点上，则用后继key（这里的后继key均指后继记录的意思）覆盖要删除的key，然后在后继key所在的子支中删除该后继key。此时后继key一定位于叶子结点上，这个过程和二叉搜索树删除结点的方式类似。删除这个记录后执行第2步2）该结点key个数大于等于Math.ceil(m/2)-1，结束删除操作，否则执行第3步。
图文讲解Huffman树
Black先森的博客
08-03 1401
本文通过图文介绍Huffman树的构成，重点在于理解Huffman树的形成原理，另外给出Huffman树的参考代码。之后通过文本压缩的例子来介绍Huffman编码，本文将从以下几个方面来介绍： 什么是Huffman树 案例介绍Huffman树的构成 Huffman编码 Huffman编码的应用 什么是Huffman树 Huffman树是一种树状的数据结构。任何一种数据结构都是用来解决特定的问题，那么首先我们先来弄出清楚Huffman树解决什么样的问题？ 现在有一些不同数值的节点（图中蓝色），要把这些节
B树和B+树的插入、删除图文详解
weixin_30314793的博客
04-06 2710
简介：本文主要介绍了B树和B+树的插入、删除操作。写这篇博客的目的是发现没有相关博客以举例的方式详细介绍B+树的相关操作，由于自身对某些细节也感到很迷惑，通过查阅相关资料，对B+树的操作有所顿悟，写下这篇博客以做记录。由于是自身对B+树的理解，肯定有考虑不周的情况，或者理解错误的地方，请留言指出。 欢迎探讨，如有错误敬请指正 如需转载，请注明出处 http://www.cnblogs....
快速了解B+树的插入、删除操作
热门推荐
sunshine_lyn的博客
09-17 4万+
B+树非常的复杂，这里不进行详细的讲解，只对基本的插入删除操作进行说明。 在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点用指针连接。因此在进行插入删除操作时，要进行调整，维持其平衡性。 我们先来看一个B+树，其高度为2，每页可存放4条记录，扇出（fan out）为5，可以理解成5阶多叉树。 可以看出，所有记录都在叶节点中，并且是顺序存放的，如果我们从最左边的叶节点开...
B+树介绍
weixin_34268310的博客
01-17 176
B+树 B+树和二叉树、平衡二叉树一样，都是经典的数据结构。B+树由B树和索引顺序访问方法（ISAM，是不是很熟悉？对，这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构）演化而来，但是在实际使用过程中几乎已经没有使用B树的情况了。 B+树的定义十分复杂，因此只简要地介绍B+树：B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都...
MySQL B+树 的插入与删除
weixin_33695450的博客
05-23 1281
一、MySQL Index 的插入 有如下B+树，其高度为2，每页可存放4条记录，扇出为5。所有记录都在叶子节点上， 并且是顺序存放，如果用户从最左边的叶子节点开始顺序遍历，可以得到所有简直的顺序 排序:5、10、15、20、25、30、50、55、60、65、75、80、85、90。 B+树的插入操作，分为三种情况 1、Leaf Page和Index Page都没满 用户插入...
InnoDB——详细说明索引中B+树的操作和原理
zekser的博客
03-06 1271
B+分裂，旋转，B+树索引全文索引哈希索引同时InnoDB存储引擎的哈希索引是自适应哈希：InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，无法人为进行干预。B+树索引就是传统意义上的索引，这是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的索引。有一个需要注意的问题：B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+树索引能找到的只是被查询数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。
InnoDB中一棵B+树可以存放多少行数据？
sunny的专栏
09-28 471
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 我们都知道计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页（Page），一个页的大.
从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化
sparkliang的专栏
06-11 1万+
原文链接：http://hedengcheng.com/?p=525
MySQL索引之B+树索引
lanxinglan的专栏
12-05 4367
B+树索引是是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的索引，B+树的索引构造类似于二叉树，根据键值（key Value）快速找到数据。 1、什么是B+树？ 首先，B+树中的B并不是二叉树（binary）的意思，这里的B表示的是blance即平衡的意思。那么B+树其实就是平衡查找树。其满足两个条件：平衡树和查找树。 关于平衡树的定义我们可以再任何一个数据结构书上找到，最常用的莫过于平衡二
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