【高阶数据结构】B树 索引，就是通过某些关键信息，让用户可以快速找到某些事物，例如通过目录，我们就可以快速检索到一本书中特定的内容所在的页码。B/B+最普遍的用途，就是做索引。索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。当数据量很大的时候，为了方便数据的管理、提高检索效率，通常会将数据保存至数据库。数据库不仅仅要存储数据，还要维护特定的数据结构和一些高效的搜索算法，以帮助用户快速引用到某些数据。这种实现快速查找的数据结构，就是索引。

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算法模型从入门到起飞系列——B树（B-树） B树是一种自平衡的多路搜索树，广泛应用于数据库和文件系统中，以优化大规模数据的存储与检索。其核心特点包括多路分支结构、自平衡特性以及高效的插入、删除和查找操作。B树的每个节点可以包含多个键值和子节点，从而减少树的高度，降低磁盘I/O操作，提升性能。B树在数据库索引中尤为重要，能够快速定位海量数据中的信息。其插入操作通过节点分裂保持树的平衡，确保所有叶子节点位于同一深度。B树的设计理念和高效性能使其成为计算机科学领域不可或缺的数据结构，广泛应用于学术研究和工业实践中。

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MySQL索引B+树详解 摘要： B+树是MySQL索引的核心数据结构，通过多叉分层设计显著减少I/O操作，提升查询效率。相比B树，B+树将键与值分离存储，非叶子节点仅存键字段，使单页容纳更多键（约1000个），3层结构即可支撑10亿级数据。其叶子节点有序链表支持高效范围查询，且查询路径固定（I/O次数=树高），性能稳定。实战中建议：初期建索引避免后期维护开销，大表索引需分步构建以防负载过高，删除索引应在低峰期操作。掌握B+树原理与优化技巧，对数据库性能调优至关重要。

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数据结构：红黑树、B+树、B-树 数据结构：红黑树；B树；B+树

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数据库索引原理深度解析：B+树的优势与Java实践 索引是一种数据结构，用于加速数据库表的查询操作。它类似于书籍的目录，通过快速定位数据的位置，减少全表扫描的开销。MySQL中，索引通常由存储引擎（如InnoDB、MyISAM）实现，存储在磁盘上。数据库索引通过B+树结构极大提升了查询效率，其低树高、批量IO和链表设计完美适配磁盘存储。相比之下，二叉树因高树高和低IO效率不适合数据库场景。B+树的范围查询能力和平衡性使其成为MySQL等数据库的首选。

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生动形象的解释下B+树 B+树就像一个超级大书架，每层都能放很多目录卡片，查找时每次都能跨很大一步，底层的书还排成一条线，不管你查单本书还是一大段书，都能又快又省力，这就是数据库用B+树做磁盘索引的原因！每层都能放很多目录卡片，查找时每次都能跳很远。只有最底层才放书，所有书还排成一条线，查一段书特别快。新书来了，能灵活分配书架，始终保持井井有条。这样，无论你查一本书还是一大段书，都能又快又省力！我们继续深入，把B+树的插入、删除过程和其他结构的对比，以及数据库实际查询流程都用生动的例子讲明白。结构。

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Java面试必问题14：HashMap底层原理 && HashMap为什么用红黑树不用B树 相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。然而，在内存中的数据结构中，红黑树的实现更为简单，代码的复杂度较低。最简回答：HashMap使用红黑树而不是B树，是因为红黑树相对于B树在插入、删除和查找等操作上的平衡性能更好，且红黑树的节点比B树的节点更小，占用的内存更少，适合存储在内存中的数据结构。

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RasberryPi 3B树莓派基本配置 RaspberryPi 3B树莓派基本配置

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