关于 B+ tree 结点分裂的模型算法

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本文由叶飞虎撰写，介绍了B+树节点分裂的模型算法，详细阐述了节点键项类型定义、节点类型定义，以及在不同条件下的分裂操作。通过对前一和后一节点的判断，确定分裂策略。

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标题: 关于 B+ tree 结点分裂的模型算法
作者: 叶飞虎
建立: 2011.04.13
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1. 假设
   a. 结点键项类型
      typedef struct
      {
         <Type>      Key;              // 指定类型<Type>的键值
         void*       Link;             // 子链接或叶值链接
      } TItem, *PItem;

   b. 结点类型

最低0.47元/天 解锁文章
B+树节点分裂与合并：平衡操作的底层实现
AI 算法实战派
06-10 831
本文旨在全面解析B+树数据结构中维持平衡的关键操作——节点分裂与合并。我们将涵盖从基础理论到实际实现的完整知识链，帮助读者深入理解这一数据库索引背后的核心技术。核心概念与联系：解释B+树的基本结构和平衡机制算法原理与操作步骤：详细分析节点分裂与合并的过程数学模型：提供相关的数学分析和公式代码实现：用Python展示B+树的具体实现应用场景与未来趋势：探讨实际应用和发展方向B+树：一种多路平衡搜索树，常用于数据库和文件系统节点分裂：当节点元素过多时，将其分成两个节点的操作节点合并。
B树（BTree）与B+树（B+Tree）
whiteBearClimb的博客
12-01 3066
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。
浅析B+Tree的分裂、删除操作
Itwaldner的博客专栏
07-06 5036
因mysql的Innodb使用了B+tree的存储结构，特整理下B+Tree的分裂、删除操作： 1、分裂 B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针。 B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的...
B+树的分裂过程
最新发布
pang12234的专栏
10-11 794
在B+树中，当一个节点的关键字数目达到了这个节点的最大容量（即，如果一个节点已满），如果此时我们还想要插入新的关键字，那么我们就需要进行分裂操作。如果分裂操作发生在非叶子节点，需要注意的是中间关键字只升级到父节点，不会留在原节点，而原节点的子节点也相应的分配到新的两个分裂出的节点中。然后，选择中间的那个关键字，将其升级到其父节点中（如果原节点是根节点，那么就创建一个新的根节点，并将这个中间关键字升级）。分裂操作可能会向上递归到根节点，当根节点满时，同样会发生分裂，并且树的高度会增加。
B-tree/B+tree/B*tree
飞的更高~~
06-04 8772
                      B~树               1.前言：动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树 (Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度
从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化
王洋的专栏
07-17 1584
从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化 1月 6th, 2013 发表评论|Trackback 问题背景 今天，看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支：Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9，此分支最重要的一个改进，就是修复了MySQL 的Bug #67718：InnoDB drastically under-fill...
InnoDB——详解B+树索引的分裂原理与管理 B+树索引的分裂
zekser的博客
03-12 2224
索引的管理，Cardinality值是什么以及作用，OSC在线架构转变，快速创建索引，B+树的索引分裂介绍有不同。。
b+tree数据结构可视化_【数据结构】B-Tree, B+Tree, B*树介绍
weixin_39845039的博客
12-22 273
【摘要】最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云，目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引，Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree。【主题】B-Tree 介绍B-Tree 特性搜索插入等B+Tree 介绍B*Tree 介绍【内容】1. B-Tree ...
Btree，你这棵会分裂的大树
qq_47457823的博客
10-19 213
我们就以5叉Btree为例： 有4个，这个4个是由2<=n<=4得来的 （1）插入前四个字母CNGA 接下里插入第5个了：H,那这个时候超过了5个，中间节点就会 分裂到父节点 (2)插入H，n>4，中间元素G字母向上分裂到新节点 （3）插入E,K,Q不需要分裂 （4）插入M,中间元素M字母向上分裂到父节点G (5)F,W,L,T不需要分裂 （6）插入Z,中间元素T向上分裂到父节点中 ...
简单理解B树和B+树
dongdong7_77的博客
03-04 199
前言 前面我们说了红黑树，他是一种特殊的搜索树，但是由于他只是二叉树，所以这就导致他在大量的数据面前深度过高，同时会造成大量的磁盘空间浪费，所以我们又研究出来了B树和B+树 B树 他是人们早期的一种设计，他打破了二叉树的方式，它可以有多个分支，使得磁盘空间可以重分利用，同时减少了IO操作 定义： 结点最多有M颗子树，M-1关键字 除了跟结点和叶子结点处，他的每个结点至少有（M/2）个子节点，向上取整（分裂的时候分开，则至少两颗子树） 若根结点不是叶子结点，则至少有两颗子树 一颗标准的B树如下图 B-t
B 树和 B+ 树的插入、删除和数据页分裂机制
sekever的博客
09-07 3932
B树和B+树索引在磁盘中的存储扇区B+树比平衡二叉树、B树在磁盘中的优化Innodb数据文件在磁盘中的储存数据页数据页分裂行溢出B树和B+树的添加删除算法B树的添加算法B树的删除算法B+树的添加算法B+树的删除算法 索引在磁盘中的存储 扇区 主存和磁盘之间的数据交换不是以字节为单位的，而是以n个扇区为单位的（一个扇区有512字节），通常是4KB（8个扇区），8KB（16个扇区），16KB，……64KB为单位的 一个扇区的内容物理上存放在一起，就像内存中的分页管理机制一样 B+树比平衡二叉树、B树在磁盘中的优
postgresql 内核源码分析 btree索引插入分析，索引页面分裂流程，多举措进行并发优化，对异常进行保护处理
一个追逐梦想的码农
09-16 8308
B树索引在PostgreSQL中得到了广泛应用，它是一种自平衡树数据结构，可以维护有序数据并允许进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。在PostgreSQL中，可以在任何数据类型上使用B树索引，支持排序，支持大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于的搜索。B树具有一些重要的特征。首先，B树是平衡的，每个叶子页与根都由相同数量的内部页分隔开，因此搜索任何值都需要花费相同的时间。其次，B树是多分支的，每个页面通常包含许多（数百个）ctid，因此B树的深度很小，对于非常大的表，实际上可以达到4-5的深度。
决策树节点分裂：探索不同的标准与方法
2401_85639015的博客
07-29 1519
在本文中，我们详细探讨了决策树节点分裂的不同标准与方法，包括信息增益、信息增益比、基尼指数和方差减少，并通过具体的代码示例展示了如何实现和应用这些标准。希望这些内容能帮助您更好地理解和使用决策树算法，为您的数据分析和机器学习任务提供支持。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时与我联系。
B树 二叉树 B-Tree B+Tree 详解
u013028240的专栏
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B树 二叉树 B+树 B-树
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Serendipity_Shy
02-02 1602
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多路平衡查找树（B Tree）（分裂、合并）
Leon_Jinhai_Sun的博客
02-21 2084
Balanced Tree 这个就是我们的多路平衡查找树，叫做B Tree（B 代表平衡） 跟AVL 树一样，B 树在枝节点和叶子节点存储键值、数据地址、节点引用。 它有一个特点：分叉数（路数）永远比关键字数多1。比如我们画的这棵树，每个节点存储两个关键字，那么就会有三个指针指向三个子节点。 B Tree 的查找规则是什么样的呢？ 比如我们要在这张表里面查找15。 因为15 小于17，走左边。 因为15 大于12，走右边。 在磁盘块7 里面就找到了15，只用了3 次IO。 这个是不是.
B+树的插入、删除和分裂，注意国内教材和国外的对于B+树的定义的不同
weixin_45482422的博客
11-03 1651
B+树的插入、删除、分裂等操作。
分类树节点分裂
qq_43544736的博客
10-12 706
在进行分裂决策时，要先比较每个特征信息增益的大小。 特征的类别有三种情况：类别特征、数值特征以及含缺失值的特征。 类别特征： ID3算法：先要给出一个阈值，然后计算每个类别的信息增益，选信息增益最大的类别作为分类节点，一直重复这个过程，直到某类别的信息增益率小于事先给定的阈值时。 数值特征 数值特征是要转换为类别特征的。 C4.5算法：是对ID3算法的改进，改进方面包括处理数值特征、处理含缺失值的特征、使用信息增益比代替信息增益以及给出树的剪枝策略等等。 在处理数值特征时，可以通过是最佳分割法
XGBoost算法详解：梯度提升树的优化模型
XGBoost是Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)的一个高效实现，属于提升树（Boosting Tree）的优化模型，它基于集成学习中的Boosting策略。Boosting不同于Bagging，后者通过随机采样创建多个独立的模型，而...
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