B树系列解析

B树系列解析

B树的优势

B树系列都擅长外查询,及查询磁盘中的数据,B树都是一棵多叉树 ,对于二叉搜索树来说,查询到一个结点的时间复杂度位logN ,而一颗B树,查询都一个结点的时间复杂的位logM^N ,着两者在内存级别时,差别不大,但是在磁盘级别能节约多次磁盘IO的时间,从而大大加快查询的速度。

因此,该数据结构常常用于需要大量进行磁盘IO的情况,如文件系统 以及数据库的索引

B树的结构

B树满足以下几点要求,假设这是一颗M叉树。

1).B树的根结点至少有两个孩子。

2).B树的每个结点要有k个孩子和k-1个关键字 ,up(M/2)<=k<=M。

3).叶子结点没有孩子只有关键字。

4).B树关键字的左孩子的关键字比当前关键字都小,右孩子关键字比当前关键字大。

B树在设计结构的时候,我们往往会多设计一个关键字结点和孩子结点,这样好判断分裂的情况。

B树的增加

B树插入值时,是插入到叶子结点,此时有两者情况。

1).叶子结点没满,则直接插入。

2).叶子结点满了,则会进行分裂 ,将结点的关键字的二分之一拷贝到另一个结点,以及其所对应的孩子,同时提取第一个结点的中位数,加入到父节点,让两个结点连接到父节点的中位数下。

更具上述对于B树的插入描述,可知,B树是向右,向上成长的,所以B树天然平衡

B+树的结构

B+树是B树的新版本,也是mysql中索引使用的数据结构,它相较于B+树存在一些优势。

1).结构更简单,B+树有K个关键字和K个孩子,K[i]号关键字的孩子C[i]比K[i]大,C[i - 1]比K[i]小。

2).B+树的所有插入的值都在叶子结点 ,叶子结点通过指针相互连接起来。

3).综上,B+树的分支结点存的是索引,而不是值。

4).B+树遍历查询十分方便,所以查询某个范围的值效率高。

B+树也是向右向上生长,所以也天然平衡。

B+树的插入

B+树插入值时,需要先分裂一个结点,插入情况如下。

插入第一个结点,需要先分裂一个,随后每次插入都往叶子结点插入。

如果插入的结点小于叶子结点的最小值,则需要更新父节点的关键字,如果满了,则直接分裂一半关键字和孩子,不需要提取中位数,直接将第二个结点的最小值付给父节点的关键字。

B*树了解

B*树是对B+树的一次优化,以减少B+树的空间浪费

插入关键字导致结点满了后,将该结点给兄弟结点,如果兄弟结点也满了,则两个结点各自分出1/3给一个新结点。

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