b+树

B树与B+树全面解析在数据存储与检索的领域中，B 树和 B + 树凭借出色的性能表现，成为数据库索引、文件系统等场景的核心数据结构。它们通过独特的多叉树结构和节点设计，有效减少了磁盘 I/O 操作次数，极大提升了数据查询效率。本文将深入剖析 B 树和 B + 树的结构特点、操作原理、性能差异及实际应用场景，结合丰富的图示与代码示例，帮助读者全面掌握这两种重要的数据结构。

数据结构第七章（四）-B树和B+树还记得我们的二叉排序树BST吗？比如就是下面这个：结构体也就关键字和左右指针：那我们再看这个树，其实是不是可以发现，它每一个结点都把无穷集（-∞，+∞）分割了一下，什么意思呢？就是比如根节点“29”，它就是把（-∞，+∞）分割成了（-∞，29），（29，+∞），（-∞，29）是根结点“29”左子树的区间，（29，+∞）是根结点“29”右子树的区间。

在努力的韩小豪

B树和B+树的区别（B Tree & B+ Tree）

[MySQL初阶]MySQL（8）索引机制：下标题：[MySQL初阶]MySQL（8）索引机制：下 @水墨不写bug创建如下的一张表：并且按照如下的顺序插入几条数据：

MySQL为什么使用B+树？B+树和B树的区别在数据库系统中，索引是提高数据检索效率的关键技术。MySQL 默认使用 B+树作为索引的数据结构，而不是 B 树或其他数据结构。这是因为 B+树在范围查询、磁盘 I/O 效率以及数据存储方式等方面具有显著优势。

小小小妮子~

B+树在MySQL中的应用价值在数据库管理系统中，存储和查询数据的效率直接影响系统的性能。MySQL 作为最常用的关系型数据库之一，其存储引擎（例如 InnoDB）选择了 B+ 树作为索引的数据结构。这种选择并非偶然，而是经过多方面权衡的结果。

四大自平衡树对比：AVL树、红黑树、B树与B+树1、从链表到平衡树：二叉查找树的退化与优化 2、自平衡二叉查找树：如何让二叉查找树始终保持高效 3、AVL树入门：理解自平衡二叉查找树的基础 4、红黑树全解：概念、操作方法及常见应用 5、揭秘B树与B+树：如何保持高效的磁盘访问 6、四大自平衡树对比：AVL树、红黑树、B树与 B+树

MySQL数据库——索引结构之B+树本文先介绍数据结构中树的演化过程，之后介绍为什么MySQL数据库选择了B+树作为索引结构。树二叉树满二叉树

红黑树删除之向上调整正确删除0后应该是这样的。 [0, 17, 16, 10, 11, 12, 1, 21, 18, 4, 19, 8, 14, 3, 2, 7, 20, 15, 13, 9, 6, 5]22个随机数构成的红黑树删除0。

MySQL底层为什么选择用B+树作为索引众多的数据结构在逻辑层面可分为：线性结构和非线性结构。线性结构有：数组、链表，基于它们衍生出的有哈希表（哈希表也称散列表）、栈、队列等。

王小二(海阔天空)

MYSQL：简述对B树和B+树的认识MySQL的索引使用B+树结构。在说B+树之前，先说说B树，B树是一个多路平衡查找树，相较于普通的二叉树，不会发生极度不平衡的状况，同时也是多路的。

数据结构与算法笔记：高级篇 - B+树：MySql数据库索引是如何实现的？作为一名软件开发工程师，你对数据库肯定再熟悉不过了。MySQL 作为主流的数据库存储系统，它在我们的业务开发中，有着举足轻重的地位。在工作中，为了加速数据库中数据的查找速度，我们常用的处理思路是，对表中的数据创建索引。那你是否考虑过，数据库索引是如何实现的呢？底层使用的是什么数据结构和算法呢？

【数据结构】心里有 “B树“ 么？在学习数据库之前，博主觉得有必要学习B树系列，以便之后更好地了解其原理，既然说到这里了，那就再说几句，数据库是帮助我们管理存在硬件当中的数据，如果要从中读取数据，就要考虑到硬件的读取速度目前大概在ms级别，即10的负3次方秒，说到这你可能会觉得硬件读取也不慢，但是没有对比就没有伤害，内存的读取速度目前在ns级别，即10的负9次方秒，两者之间相差100万倍，这个可是很恐怖的，也就是说内存1秒做的功，磁盘要花费12天才能做完，这可谓之一个天上一个地下。那么为了提高在磁盘中查找数据的效率，就要尽可能降低磁盘IO

【数据库】为何选择B+树作为索引？与红黑树、B树的对比摘要：数据库索引是数据库系统中至关重要的组成部分，影响着数据检索的效率和性能。本文将探讨为何数据库选择B+树作为索引的原因，并分别分析红黑树和B树在此场景中的劣势。

大星星不见了

MySQL-知识点详解本文简要介绍了MySQL数据库的关键内容，包括数据类型、SQL语句、索引类型以及数据库优化等方面。详细讨论了各种数据类型，比较了DATETIME和TIMESTAMP类型，解释了SQL语句的执行顺序和数据库连接方式，介绍了MySQL索引的概念和优缺点，最后简要介绍了聚簇索引和非聚簇索引的区别。

敲键盘的小夜猫

数据结构篇：深度剖析跳跃表及与B+树优劣分析本文旨在探讨跳跃表的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B+树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构。

布布要成为最负责的男人

Java后端面试：MySQL面试篇（底层事务、SQL调优）👨‍🎓作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习 🌌上期文章：Java后端面试：Redis面试篇（原理+场景题） 📚订阅专栏：Java后端面试希望文章对你们有所帮助

【高阶数据结构】B+树B+树是B树的变形，是在B树基础上优化的多路平衡搜索树，B+树的规则跟B树基本类似，但是又在B树的基础上做了一些改进优化。

MySQL索引原理以及SQL优化熟悉C++的同学知道，上述案例中，我们map底层是一颗红黑树，一个节点存储了一对kv（键值对），k是int类型，v是结构体类型。我们把大量的数据记录到这颗红黑树中。

【面经】讲一下mysql的b+树