b树

飞升不如收破烂~

hash表和B树优点：缺点：优点：缺点：总结来说，Hash 表在处理等值查询时非常高效，但不适合处理范围查询和数据有序性要求较高的场景。而 B 树（特别是 B+树）在处理大量数据和范围查询时表现出色，但其结构相对复杂，且在数据动态变化时维护成本较高。

【高阶数据结构】B树> 作者：დ旧言~ > 座右铭：松树千年终是朽，槿花一日自为荣。> 目标：了解什么是B树，并能简单的模拟实现。

飞往你的山1

一文速学---红黑树以前只是在考研学408的时候接触到红黑树，但是当时并没有做深入的了解。最近在做一个KV存储的项目，Key-Value的存储需要一个比数组更佳高效进行插入和删除的数据结构。红黑树，hash都是不错的用来存储的数据结构。

MySQL深入:B+树的演化、索引和索引结构提示：内容是读《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》，笔记摘要在二叉查找树中，左子树的键值总是小于根的键值，右子树的键值总是大于根的键值，因此可以通过中序遍历得到键值的排序输出。对上图进行中序遍历(左-根-右)后输出：2、3、5、6、7、8。

小吉在努力敲代码中

c++实现B树(下)书接上回小吉讲的是B树的搭建和新增方法的实现（blog传送门🚪：B树实现上）（如果有小可爱对B树还不是很了解的话，可以先看完上一篇blog，再来看小吉的这篇blog）。那这一篇主要讲的是B树中删除操作的实现。在看小吉的数据结构与算法（c++实现）系列博客中，各位小可爱们应该能发现，其实在实现一个数据结构时，删除操作普遍比新增操作要难。小吉浅浅预告一下B树的删除操作可以说是天花板级别的难。但是各位小可爱们不要怕，跟着小吉的博客看下去B树删除易如反掌（哈哈，夸张了🤣）

严文文-Chris

【B+树特点】B+树是B树的一种变体，广泛用于数据库系统和文件系统中，特别是在索引结构中。B+树在B树的基础上进行了优化，主要在数据存储和查询效率上有所提升。以下是B+树的主要特点：

严文文-Chris

B-树特点以及插入、删除数据过程B树（B-Tree）是一种自平衡的多路查找树，它广泛应用于数据库索引和文件系统中，尤其适用于外部存储设备（如磁盘）。B树的设计使得它能够高效地存储大量数据并支持高效的插入、删除和查询操作。以下是B树的主要特点，详细解释其结构和行为：

敲代码敲到头发茂密

MySQL索引、B+树相关知识总结如果 orders 表是大表（比如 1000 万条记录），而 users 表是相对较小的表（比如几千条记录）。

B+树的介绍B+树的概念规则:B+跟B树不同B+树的非叶子节点不保存关键字记录的指针，只进行数据索引，这样使得B+树每个非叶子节点所能保存的关键字大大增加 B+树叶子节点保存了父节点的所有关键字记录的指针，所有数据地址必须要到叶子节点才能获取到。所以每次数据查询的次数都一样 B+树叶子节点的关键字从小到大有序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针非叶子节点的子节点数=关键字数（来源百度百科）(Mysql 的B+树）

B+树与聚簇索引以及非聚簇索引的关系B+树、聚簇索引和非聚簇索引是数据库系统中非常重要的概念，它们共同决定了数据的存储和查询效率。本文将详细解释B+树的结构，以及聚簇索引和非聚簇索引的区别和联系，使读者能够更好地理解这些概念。

数据结构和算法之树形结构B+树(7)前一章节我们介绍了B树，了解了B树是适用于大规模数据存储和磁盘访问‌的树结构，而今天要讲的B+是B树的一种改进，是B树的一种优化和改进，被大多数据库系统采纳作为索引结构使用。

上海物联网

MySql中索引为什么用B+树，他有什么特点？时间复杂度是多少？能存多少数据？是不是只能三层？他与B-树有什么不同？还有其它的树你是是否知道？一个高度为3的B+树大概可以存放：1170*1170*16=21902400行数据。所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次逻辑IO操作即可查找到数据。 ‌性能优化‌：三层B+树可以在保证性能的同时，减少对磁盘的I/O操作。例如，一个三层B+树在查找数据时，最多只需要三次I/O操作，这大大提高了数据查找的效率‌1。 ‌存储效率‌：三层B+树可以存储大量的数据。假设每个节点存储16KB的数据，一

B+树等树的定义和详细说明B+树是一种平衡多路搜索树，常用于数据库和文件系统的实现。相比于B树（Balanced Tree），B+树有更高效的磁盘读写性能，适合大规模数据的检索操作。下面是关于B+树及其相关树种的定义和特性说明：

为什么会有树这样的数据结构，使用树有什么好处和其他数据结构对比树作为一种数据结构，设计初衷主要是为了解决层级关系或递归性关系的建模需求，同时提升特定场景下的数据操作效率。相比于数组、链表、栈、队列等线性数据结构，树结构在组织数据、查找和插入效率等方面具有独特的优势，广泛应用于文件系统、数据库索引、网络路由、AI搜索等领域。

C++ 红黑树请在阅读前文的AVL树相关文章之后学习红黑树：C++ AVLTree-CSDN博客对于规则3，可以理解为：一条路径中没有连续的红色节点。

索引选择的艺术：MySQL为何青睐B+树？案例数据：表a有如下两个字段，且两个字段数据如下接下来将以常见的几种数据结构来看看进行比对，为什么MySQL最终使用了B+Tree（B+树）作为索引的数据结构。

数据结构：B树以上是常见的搜索结构，当时间复杂度进化到 O ( log ⁡ 2 N ) O(\log_{2}{N}) O(log2N) 和 O ( 1 ) O(1) O(1)，已经是非常高效的查找了，但是它们不太适合外查找，也就是当把数据存储在硬盘上。

如何按照最左原则和B+树设计的联合索引在数据库的联合索引中，最左原则（Leftmost Prefix Rule）指的是：当查询使用联合索引时，查询必须从索引的最左侧列开始才能有效利用索引。这是因为联合索引按列的顺序进行存储，如果跳过最左列，查询优化器将无法正确使用索引。

B+树的原理图解B+树是B树的变体，也是广泛应用于数据库和文件系统中的一种自平衡的树形数据结构。与B树不同的是，B+树所有的键值都保存在叶子节点中，内部节点仅作为索引使用。这种结构使得B+树在查找、范围查询等操作中比B树更加高效。

遇上彩虹pkq

10.8 快手日常实习一面 50min自我介绍问实习做的慢查询的业务背景、怎么优化的八股： 1.mysql索引为什么要使用b+树，而不使用b树、AVL 2.为什么千万级别的数据b+树只需要三到四层？（具体的计算过程忘记了，这个问题是上个问题自己引出来的，长记性：不要给自己挖坑） 3.最左匹配原则：联合索引（a，b，c，d），判断各个条件下走索引的情况： a=1 and b = 2 and d = 3 and c =4 a=1 and b = 2 and c > 1（这里说太快了，想都没想就说了，说成c不会走索引，实际应该是c会走，但d不走