BTree树

最新推荐文章于 2024-07-23 17:18:50 发布

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本文探讨了在文件系统及数据库系统中广泛使用的B树和B+树的数据结构。重点介绍了这两种树型结构的设计目的——减少磁盘I/O操作次数，并提升区间访问效率；同时解释了它们相较于红黑树等数据结构的优势。

参考资料1
参考资料2

背景

为啥要有BTree树.
红黑树等数据结构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。

问题：相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级. 在树的在节点上的遍历和移动代价就很高.
目标：减少查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。
手段：把树拍扁，减少高度, 做成多叉树, 多叉树如何分支呢？每个节点上放多个Key.

B-树横空出世, 就是多Key，多叉平衡树.

问题2: 提高区间访问效率.

B+树横空出世, 在B-树的基础上，把所有叶子节点连接在一块. 提升区间访问效率.

B-Tree

B+Tree

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B-tree - B树深度解析+C语言实现+opencv绘图助解

Mr.H的专栏

03-23

1499

看过很多讲btree的，大多一知半解。有一些能大概讲清原理，但是实现的代码漏洞百出。最近花了点时间整理了一下这些年的资料，建了个代码仓库，从0开始实现了btree。这里成文记录，争取把btree讲透彻。详细介绍btree的算法实现逻辑，用C语言实现一种Btree的算法，该算法代码：支持构建任意阶的Btree（只要满足m >= 3就行）支持存储任意类型的key代码尽量简洁易懂纯C实现，以便有需要的同学可直接拿去应用。当btree应用于内核这种更底层的场景时，C++实现的版本就不可用了。

B树（BTree）与B+树（B+Tree）

whiteBearClimb的博客

12-01

3048

类型3:X处于非终端结点，则用X的前驱或者后继关键字顶替X的位置，然后把对应的前驱和后继关键字删掉，变成删除终端结点的情况。

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红黑树（BTree）

langk_的博客

09-08

501

红黑树是怎么平衡的？

BTree（多路搜索树）

u013305830的专栏

07-03

447

一、用途鉴于B-tree（balence tree）具有良好的定位特性，其常被用于对检索时间要求苛刻的场合，例如： 1、B-tree索引是数据库中存取和查找文件(称为记录或键值)的一种方法。 2、硬盘中的结点也是B-tree结构的。与内存相比，硬盘必须花成倍的时间来存取一个数据元素，这是因为硬盘的机械部件读写数据的速度远远赶不上纯电子媒体的内存。与一个结点两个分支的

B-树、B+树、红黑树

勇敢无畏的活着

07-08

4590

B-树 B-tree树即B树，B即Balanced，平衡的意思，B-树又称为多路平衡查找树。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树又是另一种树。而事实上是，B-tree就是指的B树。一、定义 B-树是一种多路搜索树（并不一定是二叉的） 1970年，R.Bayer和

BTREE 树形文件处理系统.zip_R tree_b tree_btree

09-22

BTREE树形文件处理系统是一种基于B树（B-Tree）数据结构的高效存储和检索系统，常用于数据库和文件系统中。B树是多路平衡查找树，它能够保持数据有序，允许快速访问和更新大量数据。R树和B树是两种不同的空间索引...

BTREE树形文件处理系统：高效数据管理与灵活操作

文件的描述表明这个BTREE树形文件处理系统非常灵活和好用，这意味着它可能具有易于使用的接口和较好的性能。它被推荐给用户下载使用，表明其经过了某种程度的测试和验证，对特定的应用场景可能非常有用。从压缩包...

用c语言实现Btree

weixin_35755562的博客

01-07

246

B-Tree是一种自平衡的树形数据结构，用于存储有序的数据。在C语言中实现B-Tree的步骤如下：定义结构体来表示B-Tree的节点。这个结构体应该包含一个数组来存储节点的关键字，以及一个指针数组来存储子节点的指针。实现插入操作。在B-Tree中插入一个新的关键字时，首先要找到它应该插入的位置。如果找到的节点没有超过最大容量，则可以直接将新关键字插入。否则，需要对该节点进行分裂，然后将新关...

btree_Vc.zip_ btree_Vc_B树_btree_btree_Vc

09-21

6. **源代码分析**："BTree2.C"是实现B树功能的源代码文件，可能包含了B树节点的定义、插入和删除的实现逻辑。"www.pudn.com.txt"可能是项目的相关文档或者说明文件，可能包含对代码的解释和使用指南。通过这个...

红黑树—BTree

KOwzb的博客

06-04

1962

什么叫红黑树？同AVL树一样，红黑树也是近似平衡的二叉搜索树，与AVL树不同的是红黑树没有了平衡因子，但增加了一个枚举变量，来标明结点的颜（RED or BLACK）。因为红黑树可以保证它的最长路劲不超过它最短路径的两倍，所以它近似平衡。红黑树具有以下几点性质： 1. 每个结点都必须具有一种颜色（RED or BLACK）。 2. 根结点为黑色。 3. 如果一个结点为红

BTree简介

myloverxx的博客

09-20

1189

B Tree 接下来讲B tree 平衡多路查找树如果每个节点最多为M的孩子，那么这样的树为M阶B树。咋们可以看到上图为3阶B树的样子，当然现实中讲的索引每个节点的孩子的树上限呢，肯定是远大于3的。每个存储块中包含着关键字还有指向孩子的指针，那么最多能有几个孩子取决于每个存储块的容量，以及数据库的相关配置，所以通常情况下这个m是很大的。咋们想来看看B Tree的特征： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Pn3YOipG-1632112341664)(ms图

BTree和B+Tree详解

我有故人折剑去，斩尽春风不曾归

06-14

9171

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡(balance)，而不是二叉(binary)，因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree)，B+树即由这些树逐步优化而来。

Mysql中BTree和B+Tree

Knight

03-24

3144

为啥要使用B+Tree，而不是用普通二叉树和AVL平衡二叉树呢B-Tree树即B树，B即Balanced，平衡的意思。B-Tree即B树，Balance Tree，平衡树。2-3树是最简单的B树结构。B树的阶：节点的最多子节点个数。比如2-3树的阶是3，2-3-4树的阶是4。B树通过重新组织节点，降低树的高度，并且减少IO读写次数来提升效率。关键字集合分布在整颗树中，即叶子节点和非叶子节点都存放数据。

数据结构与算法-13高级数据结构_树论（Btree&B+Tree）

最新发布

qq_40469712的博客

07-23

1604

B-树是一种自平衡的树形数据结构，它能够保持数据的有序性，并允许搜索、顺序访问、插入和删除操作都在对数时间内完成。与二叉树不同，B-树的每个节点可以拥有多于两个的子节点，这取决于树的阶（order）或度数（degree）。每个节点最多有M个子节点。每个非根节点至少有⌈M/2⌉个子节点（向上取整），根节点至少有两个子节点（除非它是叶子节点）。每个节点中的关键字数量比其子节点数量少一。即，如果节点有N个子节点，那么它将包含N-1个关键字。

BTree、红黑树、哈希算法分析、哈希表源码解析

weixin_46699878的博客

11-21

590

第一章 BTree、红黑树 1.1 BTree 二叉树：binary tree ,是每个结点不超过2的有序树（tree）。简单的理解，就是一种类似于我们生活中树的结构，只不过每个结点上都最多只能有两个子结点。二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。顶上的叫根结点，两边被称作“左子树”和“右子树”。如图： 1.2 红黑树我们要说的是二叉树的一种比较有意思的叫做红黑树，红黑树本身就是一颗二叉查找树，将节点插入后，该树仍然是一颗二叉查找树。《2020最新Java基础精讲视频教程和学习路线！》如图:

MySQL系列：索引（B+Tree树、构建过程、回表、基本操作、执行计划、应用）

程序人生

11-07

591

有了聚簇索引，将来插入的数据行，在同一个区内，都会按照ID值得顺序，有序在磁盘存储数据。 MySQL InnoDB 表通过聚簇索引组织存储数据表。

B-tree(BTree)、B+tree、红黑树的浅浅的认识

qq_40305030的博客

06-12

1249

B-tree(BTree)、B+tree、红黑树------浅浅的认识 B-tree(Btree)—B-tree即为B树 B树是一种多路自平衡搜索树，它类型于普通的二叉树，但B树允许每个节点拥有更多的子节点。这里只要知道我们日常所说的B树与B-tree是什么就好，其实就是同一个东西。B-tree树即B树(Btree) B树的特征：所有的键值分布在整个树中（找到这个键就能找到对应它的值）任何值的出现且只会出现一个节点上（对应上面这条特征）搜索可能在非叶子节点上结束，（要么找到对应的值，要么找不到）

算法之美：二叉树演进之多叉树及B-Tree树原理

猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；

03-27

1073

在上篇文章我们了解了平衡二叉树的优势，了解到平衡二叉树能够对不平衡的节点施加旋转，使得树达趋于平衡，以提升查询效率，操作效率很高，与之同时也存在着不少的问题，例如我们在实际使用中会通常会将树加载到内存中，如果节点少的话倒没有什么问题，但节点一多，例如上百万的节点，则高度很大，这时候进行一次IO操作就会出现性能问题。关于此问题我们详细展开，平衡二叉树每个节点只存储一个键值和数据的，每个磁盘块仅仅存储一个键值和数据。