sql学习笔记-为什么B+树磁盘io一般只需要1-3层 我们前面也说了，非叶子节点存放的是主键值与指针，所以这里假设主键类型为bigint，占用8Byte，指针可以设置为占用6Byte，总共就为14Byte，这样就可以算出一个节点大概可以存放多少个指针了（指针指向下一层节点），大概为16KB/14Byte=1170个。因为B树的节点（无论是叶子节点还是非叶子节点），都会保存数据，所以相当于B+树的话，B树的非叶子节点能保存的指针就变少了，保存同等数据量的情况下，B树指针变少了就只能增加树的高度了，就会导致磁盘IO次数变多，从而影响性能。

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B+树是干什么的？到底是如何和操作系统以及计算机硬件交互的？一共包含哪些部分？ 而且 B+ 树的设计可以尽量减少磁盘的读写次数，因为它把相关的数据集中存储在相邻的节点里，这样在进行范围查询时，只需要读取相邻的节点就可以了。当你要在 B+ 树里查找一个数据时，从根节点开始，比较键值，根据比较结果选择合适的子节点继续查找，直到到达叶子节点。如果叶子节点已经满了，就需要进行分裂操作，把叶子节点分成两个，然后调整父节点的索引信息。删除数据时，先找到包含该数据的叶子节点，把数据删除。如果删除后叶子节点的数据太少，可能需要进行合并或者借数据的操作，同时也要调整父节点的索引信息。

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B+树与红黑树原理与应用 B+树和红黑树是两种重要的平衡树数据结构，各自针对不同的使用场景进行了优化。B+树凭借其多路分支、低树高和顺序访问特性，成为外部存储系统如数据库和文件系统的首选。红黑树则以其实现相对简单、内存效率高和良好的平衡性能，成为内存数据结构的理想选择。理解这两种树结构的原理、特点和适用场景，对于设计高效的数据系统至关重要。在实际应用中，应根据数据规模、访问模式、存储介质和性能需求，选择最适合的树结构，或者在某些情况下，考虑将两种结构结合使用，以获得最佳性能。

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【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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数据结构(七)——B树和B+树 4）在B+树中，叶结点包含信息，所有非叶结点仅起索引作用，非叶结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不含有该关键字对应记录的存储地址。5)所有的叶结点都出现在同一层次上，并且不带信息（可以视为外部结点或类似于折半查找判定树的查找失败结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空)。B树，又称多路平衡查找树，B树中所被允许的孩子个数的最大值称为B树的阶，通常用m表示。3)在B+树中，叶结点包含全部关键字,非叶结点中出现过的关键字也会出现在叶结点中。

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