B+tree演示地址

最新推荐文章于 2025-01-19 22:10:57 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 数据结构与算法
原文链接：https://my.oschina.net/u/2540936/blog/1841730
第37讲：MySQL索引结构之B-Tree和B+Tree数据结构的概念
江晓龙的博客
11-11 3456
现在的节点中有四个数据，再插入一个22之后，按照从小到大的顺序，22会放在50的前面，这样一来节点中就有5个key了，违背了5阶的概念，此时就会取中间元素，向上分裂，中间元素也就是中间数，60就是中间元素，60就向上分裂，形成一个新的节点，剩下的4个key也会分裂成两个子节点。插入22这个数据，观察效果，就如刚刚说的，第五个key进入节点后，不满足5阶的概念，中间元素向上分裂，60是中间元素，直接向上分裂，形成一个新的节点，其余的4个key成为新节点中的子节点。
演示BTree的操作
02-23
演示BTree的操作
swing版的b+树实现及演示程序
09-06
这个程序是swing版本的b+树的实现及演示，适合学些b+树实现方式的同学们，详细情况可以参考我的博文：http://blog.youkuaiyun.com/cdnight/article/details/10973281， 希望对大家有所帮助。
可视化B-树演示系统
01-03
可视化B-树演示系统，使用MFC制作，包括创建、删除、插入
BTree 算法的实现演示
雪后残阳
06-03 1625
  BTree 算法的实现演示
B-树(B-Tree)的C++演示代码
Vaan的专栏
03-08 2439
 B-树(B-Tree)的C++演示代码    按照算法导论中伪代码转化，其中删除过程算法导论没有给出伪代码，所以对删除相关函数做了说明。另外B-Tree本来是用于硬盘的，但为了简便只阐明B-Tree的基本流程，没有加入硬盘扇区的直接读写操作，全部在内存中进行。1.头文件（B-Tree.h）#ifndef BTREE__JOHN__DMRC#define BTREE__JOHN__DM
B+tree - B+树深度解析+C语言实现+opencv绘图助解
Mr.H的专栏
04-24 841
B+tree很重要，它被广泛应用于数据库和文件系统中作为索引结构。全站讲B+tree的，基本上都是主讲b-tree，最后顺带一两句的B+tree。有一些能配图讲解b+tree的插入和删除，但也是部分场景，不全面。本文将深度解析B+tree，系统的讲清楚B+tree的实现细节。并使用opencv来绘制B+tree，协助理解B+tree。包括绘制一些关键的中间临时状态的B+tree，高亮关键节点展示算法过程等，以进一步理解B+tree的实现原理。
Mysql InnoDB B+Tree是什么？
guchuanhang的专栏
01-19 979
B+Tree是怎么演化过来的
B-Tree和B+Tree详解
大龙的博客
08-05 2450
B-Tree详解 B-Tree由来 我们前面已经了解了平衡二叉查找树，如果100w条数据放入到二叉查找树中，假设树的高度为n，则2^0+2^1+2^2+2^3...+2^(n-1)=（2^n）-1=1000000,计算出来n为20，因此查找100w条数据中的一个数据时最多需要查询20次即可。如果是在内存操作的话，查询效率还是蛮高的，但是数据库中的数据都是存放在磁盘上的，每读取一个节点就需要一次...
B-Tree、B+Tree以及B-link Tree
weixin_52672149的博客
07-02 549
B+Tree自从发明以来就成为了各种数据库引擎的首选，虽然近些年来LSM-Tree结构的数据库如雨后春笋般涌现，但B+Tree由于其优异性能以及各场景中均衡的性能表现，依然是各数据库的首选项。 但B+ Tree也并非毫无缺点，作为一种平衡多叉树结构，其优势是在数据量大时也能保持较低的树高，因而其无论查询或者是更新其代价均较低。但树的一大弊端是在更新时会触发结构调整，这种结构调整最长可能从叶子节点延伸至根节点，而这种树结构的调整会阻塞并发的读写操作，进而导致性能衰退。因此，如何优化B+ Tree在该场景下的并
B+Tree 可视化
luzhensmart的专栏
03-24 1026
通过B+Tree 可视化直观操作理解下B+Tree的插入，查找，更新和删除过程 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html 数据结构可视化： https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html ...
B-tree B+tree B*tree
gloryzyf
03-13 344
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O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的
【经典数据结构】B树与B+树（动图看转载）
qq_40940540的博客
11-06 4080
本文转载自：http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中，B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查...
mysql b tree索引_图解MySQL索引--B-Tree（B+Tree）
weixin_31623343的博客
01-27 191
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM索引是什么?索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引能干什么?提高数据查询的效率。索引：排...
mysql B树和B+树 在线画图分析演示网站，数据结构可视化算法专用演示网站
huqiankunlol的博客
12-09 3862
最近在学习 mysql 索引的时候，发现了一个好用的在线插入演示插入过程的网站，简单易懂，发出来分享给大家，网站是英文的，网站链接 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html ，点击直达 ...
一个可视化B-tree的网站
weixin_39257042的博客
02-06 4610
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
树的在线演示模板
qq_44234405的博客
01-25 192
树的在线演示
推荐一个外国的数据结构在线演示网站
zhaojun20161206的博客
03-01 6545
网站地址 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html 使用演示 打开网站如下： 以B+Trees为例，点击B+Trees 我们以输入1，2，3，4为例，输入1，点击insert，其他数字以此类推： 我们树的最大深度是3，Max.Degree是可以选择的树的深度，上面的Delete按...
B-tree（自用）
qq_45295729的博客
07-06 1450
b树构建原理
b+tree索引和hash索引的区别
最新发布
08-07
<think>嗯，用户再次询问B+Tree索引和Hash索引的区别，看来ta对数据库索引的底层实现很感兴趣。之前已经给过详细对比，但用户可能希望更聚焦于核心差异点。 用户引用的资料[1][3][5]都强调了数据结构差异，而[2][4]提到具体实现细节。需要突出三点核心矛盾：有序性、范围查询能力、存储结构。用户可能是开发人员或DBA，正在做技术选型。 注意到用户特别标注"不是真正的需求"，说明ta排斥泛泛而谈。应该用具体场景说话：比如电商平台的价格区间查询必须用B+Tree，而用户登录验证适合Hash索引。在内存数据库场景可以提VoltDB的纯Hash索引应用案例。 上次回答的数学公式$O(\log n)$得到用户认可，这次可以补充哈希冲突时的性能公式：当冲突率$\lambda$上升，查询时间$T(n) \to O(\lambda)$。不过要避免过度学术化，毕竟用户更关心实际影响。 用户没提但可能想知道的是：InnoDB的自适应哈希索引如何平衡两者优势？这个点在引用[2]里出现过，可以简要说明"当某些B+Tree索引值被频繁访问时，InnoDB会在内存构建Hash索引加速"。 最后考虑设计个对比演示：用EXPLAIN语句展示WHERE id=123在两种索引下的执行计划差异，用户是技术型应该能get到这个点。</think>以下是B+Tree索引与Hash索引的核心区别对比（基于数据结构、查询性能、适用场景等维度）： --- ### 一、数据结构与存储方式对比 | **特性** | **B+Tree索引** | **Hash索引** | |-------------------|------------------------------------|----------------------------------| | **数据结构** | 多层级平衡树（叶子节点形成有序链表） | 哈希表（数组+链表） | | **存储有序性** | ✅ 数据按索引键值**严格有序**存储 | ❌ 数据**完全无序**存储（哈希值随机分布）[^4] | | **节点存储内容** | 非叶子节点只存键值，叶子节点存数据 | 桶内存储完整行数据或指针 | | **空间占用** | 较高（需存储树结构元数据） | 较低（仅需哈希表+冲突链） | > **B+Tree结构示例**（简化版）： > ``` > [根节点: 20, 40] > / | \ > [叶:10→15→20] [叶:20→25→30] [叶:40→45→50] > ↑ 有序链表串联叶子节点，支持范围扫描 > ``` --- ### 二、查询性能与操作支持 #### 1. **查询时间复杂度** - **B+Tree**：$O(\log n)$（树高度通常≤4[^4]） - **Hash索引**：$O(1)$（理想情况），冲突时退化为$O(n)$ #### 2. **操作支持差异** | **查询类型** | B+Tree索引 | Hash索引 | |--------------------|------------|----------| | 等值查询（`=`） | ✅ | ✅ | | 范围查询（`>`, `<`）| ✅ | ❌ [^1][^4] | | 排序（`ORDER BY`） | ✅ | ❌ | | 模糊查询（`LIKE`） | ✅（前缀匹配）| ❌ | | 最左前缀匹配 | ✅（联合索引）| ❌ [^2] | > **示例场景**： > ```sql > -- Hash索引失效（无法范围查询） > SELECT * FROM orders WHERE amount BETWEEN 100 AND 500; > > -- B+Tree高效支持 > SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%' ORDER BY created_at; > ``` --- ### 三、适用场景对比 | **场景** | **推荐索引** | **原因说明** | |------------------------------|--------------|----------------------------------| | 高频等值查询（用户ID检索） | Hash索引 | $O(1)$时间复杂度最优[^2] | | 范围查询（时间范围、价格区间）| B+Tree索引 | 有序性支持连续扫描[^1][^5] | | 排序操作（排行榜、分页） | B+Tree索引 | 叶子节点天然有序[^4] | | 高冲突字段（如性别） | ❌ Hash索引 | 哈希冲突导致性能骤降 | | 事务型数据库（如InnoDB） | B+Tree索引 | 默认索引，支持ACID和崩溃恢复[^2] | --- ### 四、核心缺陷对比 | **索引类型** | **主要缺陷** | |--------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **Hash索引** | 1. 无法支持范围查询和排序[^1][^4] <br> 2. 哈希冲突时性能退化（链表遍历）<br> 3. 不支持部分索引键查询（如联合索引的最左前缀） | | **B+Tree索引** | 1. 空间占用较高<br> 2. 极端情况下树高度增加（可通过分裂/合并优化） | --- ### 五、技术选型建议 ```sql -- 典型应用案例 -- 案例1：电商商品表（需范围查询+排序） CREATE INDEX idx_price ON products(price) USING BTREE; -- 案例2：内存临时表（纯SessionID查询） CREATE TABLE sessions ( session_id CHAR(64) PRIMARY KEY USING HASH ) ENGINE=MEMORY; ``` > **为什么B+Tree更通用？** > 真实业务中超过70%的查询涉及范围扫描、排序或多条件组合[^3]，而Hash索引仅适用于OLTP场景的**点查询**。现代数据库如MySQL的InnoDB通过**自适应哈希索引（AHI）** 动态为热点数据创建Hash索引，结合两者优势[^2]。 --- ### 相关问题 1. InnoDB的自适应哈希索引（AHI）如何平衡B+Tree与Hash索引的优缺点？ 2. 当Hash索引的冲突率$\lambda > 0.5$时，查询性能如何量化下降？ 3. 如何通过`EXPLAIN`判断MySQL查询是否使用了Hash索引？ 4. B+Tree索引在SSD磁盘与HDD磁盘上的性能差异有何不同？ 5. 在分布式数据库中（如Cassandra），Hash索引的应用有哪些特殊优化？ > 引用说明：本文核心结论基于数据结构特性[^1][^3][^5]、存储引擎实现[^2][^4]及典型业务场景分析。
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