B Tree與B Tree 的區別

2022-06-15 16:48:16 字數 930 閱讀 2367

1)b-樹的關鍵字和記錄是放在一起的,葉子節點可以看作外部節點,不包含任何資訊;b+樹的非葉子節點中只有關鍵字和指向下乙個節點的索引,記錄只放在葉子節點中。

2)在b-樹中,越靠近根節點的記錄查詢時間越快,只要找到關鍵字即可確定記錄的存在;而b+樹中每個記錄的查詢時間基本是一樣的,都需要從根節點走到葉子節點,而且在葉子節點中還要再比較關鍵字。從這個角度看b-樹的效能好像要比b+樹好,而在實際應用中卻是b+樹的效能要好些。因為b+樹的非葉子節點不存放實際的資料,這樣每個節點可容納的元素個數比b-樹多,樹高比b-樹小,這樣帶來的好處是減少磁碟訪問次數。儘管b+樹找到乙個記錄所需的比較次數要比b-樹多,但是一次磁碟訪問的時間相當於成百上千次記憶體比較的時間,因此實際中b+樹的效能可能還會好些,而且b+樹的葉子節點使用指標連線在一起,方便順序遍歷(例如檢視乙個目錄下的所有檔案,乙個表中的所有記錄等),這也是很多資料庫和檔案系統使用b+樹的緣故。

為什麼說b+樹比b-樹更適合實際應用中作業系統的檔案索引和資料庫索引?

1) b+樹的磁碟讀寫代價更低

b+樹的內部結點並沒有指向關鍵字具體資訊的指標。因此其內部結點相對b 樹更小。如果把所有同一內部結點的關鍵字存放在同一盤塊中,那麼盤塊所能容納的關鍵字數量也越多。一次性讀入記憶體中的需要查詢的關鍵字也就越多。相對來說io讀寫次數也就降低了。

2) b+樹的查詢效率更加穩定

由於非終結點並不是最終指向檔案內容的結點,而只是葉子結點中關鍵字的索引。所以任何關鍵字的查詢必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同,導致每乙個資料的查詢效率相當。

Btree 與 Btree 的區別

mysql 的優化,主要就是索引的優化。因而需要對索引的資料結構有乙個了解。最常用的索引就是b tree 索引,而且b tree 是由btree 演變而來。在講解btree 之前,首先說一下系統對磁碟的讀取。計算機系統通過將磁碟的內容讀入記憶體中然後才對資料進行操作。當然不可能將全部磁碟的內容讀入記...

BTree和B Tree 簡單區別

本篇作用於各種樹之間的區別,非演算法詳細介紹,只是給我們這種非科班出身的一種大概的印象,現在網上更多是講各種樹的怎麼實現的細節問題,本篇不涉及那麼高深,如果詳細了解可以查閱他人的資料,很多大神已經說的很多了 二叉樹效果 這個是我們想象中的本應該的樹的資料結構。可是他存在一種極端的情況 他的查詢效率就...

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