B+树和B树的区别

转载自:伯乐专栏作者/玻璃猫,微信公众号 - 梦见 漫画:什么是b+树

PS:讲的很详细,推荐一下

这一次我们来介绍 B+ 树。

一个m阶的B树具有如下几个特征:

1.根结点至少有两个子女。

2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子,其中 m/2 <= k <= m

3.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m

4.所有的叶子结点都位于同一层。

5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

一个m阶的B+树具有如下几个特征:

1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。

2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。

B-树中的卫星数据(Satellite Information):

B+树中的卫星数据(Satellite Information):

需要补充的是,在数据库的聚集索引(Clustered Index)中,叶子节点直接包含卫星数据。在非聚集索引(NonClustered Index)中,叶子节点带有指向卫星数据的指针。

第一次磁盘IO:

第二次磁盘IO:

第三次磁盘IO:

B-树的范围查找过程

自顶向下,查找到范围的下限(3):

中序遍历到元素6:

中序遍历到元素8:

中序遍历到元素9:

中序遍历到元素11,遍历结束:

B+树的范围查找过程

自顶向下,查找到范围的下限(3):

通过链表指针,遍历到元素6, 8:

通过链表指针,遍历到元素9, 11,遍历结束:

B+树的特征:

1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。

2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。

B+树的优势:

1.单一节点存储更多的元素,使得查询的IO次数更少。

2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。

3.所有叶子节点形成有序链表,便于范围查询。

### B+与B区别详解 #### 1. 结构上的差异 B的每个节点既可以存储键值也可以存储数据,而B+仅在叶子节点上存储实际的数据记录。这意味着,在B+中,所有的非叶子节点仅仅起到索引的作用[^4]。 #### 2. 查找过程的不同 对于B来说,任何键值都可以存在于中间节点或叶节点之中,因此查找过程中一旦找到匹配项即可返回结果。而在B+中,所有数据均位于叶子节点上,所以无论查询哪个键值都需要遍历到最底层才能获取最终的结果[^1]。 #### 3. 遍历性能对比 由于B+的所有数据都在叶子层,并且这些叶子形成了有序链表结构,这使得范围查询变得非常高效——只需沿着这条单向链接依次读取所需区间内的每一条记录即可完成操作;相比之下,如果采用标准形式下的B来进行同样的任务,则每次定位新位置时都要重新自顶向下搜索路径直至抵达目标所在的具体子部分,显然前者在这方面表现得更为优越一些[^2]。 #### 4. 插入删除调整机制 当执行插入或者删除动作引起分裂/合并的时候,两种类型的处理方式存在细微差别:比如在某些特殊情况下可能会造成整个分支高度增加的现象发生于传统意义上的B-tree当中;然而得益于其独特的设计思路(即只允许在同一层次间传递溢出单元),这种情况几乎不会出现在基于改进版算法构建起来后的plus版本里头[^3]。 #### 5. 缓存友好度分析 因为B+tree内部结点不含指向具体对象实例的信息字段,所以在相同容量条件下能容纳更多用于指示方向的关键字条目数量,从而减少整体I/O次数并提高访问速度。另外一方面考虑到现代计算机体系架构特点以及操作系统层面的工作原理等因素影响下所产生的效果来看的话,后者往往具备更强的空间局部性时间连续性优势[^4]。 ```python class Node: def __init__(self, leaf=False): self.keys = [] self.children = [] self.leaf = leaf def insert(node, key, value=None): ... # Example usage of a simplified version. root = Node(True) insert(root, 5) ```
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