b树

LSM树与B+树优缺点分析1. LSM树优化了顺序写，因此写性能很好，但在查询上：需要从Level 0到Level n一直顺序查下去。极端情况是LSM树中不存在该数据，则需要遍历L0->Ln，最后返回空集。

代码的余温

B树与B+树：数据库索引背后的秘密B-tree（B树）和B+tree（B+树）是两种高效的多叉树数据结构，专为磁盘存储系统优化设计，广泛应用于数据库和文件系统的索引。以下是两者的核心特点及区别：

算法导论第十四章 B树与B+树：海量数据的守护者“数据不是信息，信息不是知识，知识不是理解。” —— Clifford Stoll 在信息爆炸的时代，我们需要高效管理海量数据的能力。B树家族作为数据库和文件系统的基石，完美平衡了磁盘I/O效率和内存利用率，成为处理大规模数据的首选数据结构。

Leetcode 刷题记录 17 —— 堆本系列为笔者的 Leetcode 刷题记录，顺序为 Hot 100 题官方顺序，根据标签命名，记录笔者总结的做题思路，附部分代码解释和疑问解答，01~07为C++语言，08及以后为Java语言。

408第一季 - 数据结构 - B树与B+树可以看见一个节点可以有多个数字了然后也满足左小右大的特征然后所有的叶子节点都在同一层，然后2个数字的节点就可以有3个分支

【为什么InnoDB用B+树？从存储结构到索引设计深度解析】本文结合底层存储原理、核心代码实现和性能对比，深入解析InnoDB选择B+树作为索引结构的底层逻辑。通过数据结构对比图、执行过程流程图和代码实现逻辑，展现B+树如何优化磁盘I/O并支撑高性能数据库操作。

找不到、了

关于B+树的介绍目录1、B+树和N叉树1.1、B+树的基本定义1.2、B+树与N叉树的关系1、N叉树2、B+树的节点结构

不太可爱的大白

MySQL 索引：为使用 B+树作为索引数据结构，而非 B树、哈希表或二叉树？在数据库的世界里，性能是永恒的追求。而索引，作为提升查询速度的利器，其底层数据结构的选择至关重要。如果你深入了解过 MySQL（尤其是其主流存储引擎 InnoDB），你会发现它不约而同地选择了 B+树作为索引的主要实现方式。

JAVA容器在 Java 里，容器类的底层实现机制和设计思想十分复杂，下面将从多个维度深入剖析：Java 容器类的设计充分体现了面向对象、数据结构和并发编程的思想。深入理解容器类的底层实现，有助于我们在实际开发中选择合适的容器，优化代码性能，避免常见的陷阱。

【数据结构 -- B树】前面我们已经学习了二叉搜索树和AVL树，它们的查找、插入、删除数据效率都很高，我们首先需要了解它们是怎么操作数据的

文件索引：数组、二叉树、二叉排序树、平衡树、红黑树、B树、B+树参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1mY4y1W7pS数据结构可视化工具：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

B树和B+树二叉搜索树，左子节点小于父节点发值，右子节点大于父节点的值。如果需要查找8，需要三次，而顺序查找需要6次。

幼儿园口算大王

Mysql中索引B+树、最左前缀匹配这里需要对索引的相关结构有一个基础的认识，比如线性索引，树形索引（二叉树，平衡二叉树，红黑树等），这个up主我觉得讲的还是比较清楚的，可以看下。

啥都想学的又啥都不会的研究生

常规算法学习归并排序比较适用于处理较大规模的数据，且比较消耗内存。所以小规模的序列，一般不使用归并排序。基本思想：

数据结构 -- B树和B+树最少1个关键字，2个分叉最多4个关键字，5个分叉（1）eg.对于5叉排序树，规定除了根节点外，任意结点都至少有3个分叉，2个关键字

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。

B树和B+树一棵m阶B树，或者是空树，或者满足如下特性1. 树中每个节点最多有m棵子树，且至多有m-1个关键字2.若根节点不是叶子节点，那么至少两棵子树，至少一个关键字

PXM的算法星球

一文了解B+树的删除原理B+树是一种广泛应用于数据库和文件系统的平衡多路搜索树，其核心特性包括：B+树的删除操作遵循自顶向下的递归过程，主要处理以下情况：

MySQL中为什么使用B+树结构、B+树和普通的平衡树的区别B+树和普通的平衡树（比如AVL树或红黑树）都是广泛应用于数据库、文件系统等领域的平衡数据结构，它们都具有自平衡的特点，以确保操作的时间复杂度保持在对数级别。但它们之间存在一些关键的区别，适用于不同的场景。