从数据结构分析mysql为何使用B+tree
理解mysql为何选择升级版的二叉树,就需要对各种常用的二叉树进行对比。B+Tree是一种特殊的二叉树,本质上也算二叉树。自然会满足二叉树的一般特性。
比如,比节点数据大的在右边,节点数据小的在左边。
二叉树(Binary Tree):每个结点最多有两个子树的树结构。一棵深度为k,且有2^k-1个结点的二叉树,称为满二叉树。
AVL树(平衡二叉树):它是一种排序的二叉树。主要特征:左右子树的树高差绝对值不能超过1.
R-B Tree(Red/Black Tree)红黑树,本质上也是一种二叉树。 特性:
1)每个结点要么是红的,要么是黑的。
2)根结点是黑的。
3)每个叶结点(叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点)是黑的。
4)如果一个结点是红的,那么它的俩个儿子都是黑的。
5)对于任一结点而言,其到叶结点树尾端NIL指针的每一条路径都包含相同数目的黑结点。
* 新添加节点,均为红色。
B-Tree(B树):是一种自平衡的树,能够保持数据有序。与二叉树的区别,可以有多个子节点,每个节点可以存储多个值。
m 阶(根结点中关键字的个数为1~m-1)的B树具有特性:
1)每个节点最多有 m 个子节点
2)除根节点和叶子节点,其它每个节点至少有 [m/2] (向上取整的意思)个子节点
3)若根节点不是叶子节点,则其至少有2个子节点
4)所有NULL节点到根节点的高度都一样
5)除根节点外,其它节点都包含 n 个key,其中 [m/2] -1 <= n <= m-1
比如每个节点最大深度=3。(3阶B树)
B+Tree(B+树):是B-Tree的一种变种树。自然也会满足B树相关特性。主要区别:B+树的叶子会包含所有的节点数据,并产生链表结构。
mysql数据InnoDb,采用B+Tree作为索引结构。
B树索引示例图
B+树索引示例图
B树:
每个节点由三部分组成:key,指针,数据data;
key和指针互相间隔,节点两端是指针。
每个叶子节点最少包含一个key和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶节点的指针均为null(d 大于1的正整数,表示B树的度)
B+树:
每个非叶子节点由二部分组成:key,指针。
叶子节点没有指针,只有key、数据data。
指针可能数量不一致,但是每个节点的域和上限是一致的
单索引key查询,B树比B+树能更快查询出来数据。 但是范围查询B+树优势更加明显, 因为B+树叶子已经链表排序存储,非常好定位区间搜索。
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