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深入理解数据结构：从数组、链表到B树家族数据结构是计算机科学的核心基础，合理选择数据结构可以显著提高算法效率。本文将系统介绍从基础到高级的多种数据结构，包括它们的特性、实现原理和应用场景。

数据库索引视角：对比二叉树到红黑树再到B树当我们谈论数据库索引时，选择合适的数据结构至关重要。不同的数据结构在性能、复杂度以及适用场景上都有所不同。本文将通过对比二叉树、红黑树和B树，探讨它们如何影响数据库索引的表现。

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MySQL 索引：索引为什么使用 B+树？（详解B树、B+树）二叉查找树(BST，Binary Search Tree)，也叫二叉排序树，在二叉树的基础上需要满足：任意节点的左子树上所有节点值不大于根节点的值，任意节点的右子树上所有节点值不小于根节点的值。如下是一棵BST 当需要快速查找时，将数据存储在BST是一种常见的选择，因为此时查询时间取决于树高，平均时间复杂度是O(lgn)。然而，BST可能长歪而变得不平衡，如下图所示，此时BST退化为链表，时间复杂度退化为O(n)。

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《算法导论》第 18 章 - B 树在数据库和文件系统中，我们经常需要高效地管理大量数据，这些数据通常存储在磁盘等外存设备中。B 树作为一种平衡的多路搜索树，因其优异的外存性能而被广泛应用。它能够有效减少磁盘 I/O 操作，提高数据检索、插入和删除的效率。本文将基于《算法导论》第 18 章，详细讲解 B 树的定义、基本操作（查找、插入、删除），并提供完整的 C++ 实现代码，帮助大家深入理解 B 树的工作原理。

B-树与B+树从磁盘查找数据效率低，一般是什么原因？影响IO效率因素：读写数据越大速度越慢；读写次数越多速度越慢。索引 ⇒\Rightarrow⇒ 更快的查询数据

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《算法导论》第 10 章 - 基本数据结构大家好！今天我们来深入学习《算法导论》第 10 章的内容 —— 基本数据结构。这一章介绍了计算机科学中最基础也最常用的数据结构，包括栈、队列、链表、树等。这些结构是构建更复杂算法和系统的基石，掌握它们对于编程能力的提升至关重要。

【MySQL】MySQL索引—B树/B+树目录1. 数据库索引1.1 索引的概念1.2 索引的特点1.3 索引查询对比普通的查询1.4 索引的操作

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【数据库索引标准结构】B+树原理详解与B树对比优势B+ 树是数据库索引最常用、最高效的数据结构之一，它是在 B 树基础上优化而来的。理解其结构和原理，以及为什么它比 B 树更适合数据库，关键在于其设计如何针对磁盘存储和数据库查询模式进行了优化。

MySQL索引背后的B+树奥秘MySQL 索引的核心数据结构是 B+树。这种设计是数据库领域数十年优化的结果，完美平衡了磁盘 I/O 效率、范围查询性能和存储利用率。以下是关键要点：

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7.12.B树的插入和删除如上图，从NULL开始建立一个B树，并且规定是一个5阶B树，也就是结点内的关键字个数至少为2个，至多为4个，且结点内的关键字要求按照递增排序，

B树、B+树的区别及MySQL为何选择B+树B树和B+树都是自平衡的多路搜索树，广泛应用于数据库和文件系统中，用于高效管理大量数据。它们的设计目标是在磁盘存储环境下减少I/O操作次数，提高数据访问效率。下面我将逐步解释两者的定义、特性、比较以及应用场景，确保内容清晰易懂。

红黑树、B树、B+树通过问答的方式来了解一下树的演变。

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数据结构之B-树数据结构之ArrayList_arraylist o(1) o(n)-CSDN博客数据结构之LinkedList-CSDN博客

B树和B+树B树，⼜称多路平衡查找树，B树中所被允许的孩⼦个数的最⼤值称为B树的阶，通常⽤m表示。⼀棵m阶B树或为空树，或为满⾜如下特性的m叉树： 1）树中每个结点⾄多有m棵⼦树，即⾄多含有m-1个关键字。 2）若根结点不是终端结点，则⾄少有两棵⼦树。 3）除根结点外的所有⾮叶结点⾄少有棵⼦树，即⾄少含有 -1个关键字。 5）所有的叶结点都出现在同⼀层次上，并且不带信息（可以视为外部结点或类似于折半查找判定树的查找失败结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空）。

4.B树和B+树的区别？为什么MySQL选择B+树作为索引？B树每个节点都存储了索引和数据B+树只有叶子节点存储数据，非叶子节点仅存储索引B+树的所有叶子节点通过指针连接成一个双向链表，可以高效地进行范围查询或者顺序遍历

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专为磁盘存储设计的数据结构——B树B树是为磁盘或其他直接存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树。B树与红黑树一样都是BST的变种。但它们在降低磁盘I/O操作数方面要更好一些。许多数据库系统使用B树或者B树的变种来存储信息。

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7.4.1_1B树二叉排序树在查找时每次都把范围缩小一半吧。。。。。。结构体Node节点中的字段有keys[4]即最多4个关键字，child[5]即最多5个孩子，num记录节点中的关键字个数，节点里的关键字是有序的，要么递增要么递减，紫色节点是失败节点。如果节点中最少有1个关键字，则有2个分叉，有最多4个关键字，则有5个分叉，如下左图2中第2层有36和45这俩关键字，就分成了(22,36),(36,45)(45,+∞)三个区间，即三个分叉。如第3层13、15下的紫色节点，其父节点(5,11)所指向的三个分叉的区间范围分别是

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。