b树 b树,又叫做平衡多路查找树.一个m阶的b树的特性如下: 树中的每个节点,最多有m个子节点. 除了根节点之外,其他的每个节点至少有ceil(m/2)个子节点,ceil函数为取上限函数. 所有的叶子节点都在同一层,叶子节点bubaohan任何关键信息. 每个非叶子节点都包含有n个关键字信息:{n,a0,k1,a1,k2,……,kn,an}, n的取值范围,[ceil(m/2)-1]<=n<=(m-1) Ki(i=1...n)为关键字,且关键字的信息按照顺序排序 Ai(i=0...n)为指向子…

平衡二叉树是基于分治思想采用二分法的策略提高数据查找速度的二叉树结构.非叶子结点最多只能有两个子结点,且左边子结点点小于当前结点值,右边子结点大于当前结点树,并且为保证查询性能增增删结点时要保证左右两边结点层级相差不大于1,具体实现有AVL.Treap.红黑树等.Java中TreeMap就是基于红黑树实现的. B树与平衡二叉树区别是它是平衡多路查找树,它每个节点包含的关键字增多了,在应用时可利用磁盘块的原理把结点大小限制在磁盘大小范围内从而优化读写速度,同时树的关键字增多后层级比原理的二叉树少量…

原文:<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>,作者:李智慧 本书前面提到,由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响甚大. 为了改善数据访问特性,文件系统或数据库系统通常会对数据排序后存储,加快数据检索速度,这就需要保证数据在不断更新.插入.删除后依然有序,传统关系数据库的做法是使用B+树,如图4.20所示. 4.20  B+树原理示意图 B+树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树,以树节点为单位存储在磁盘中,从根开始查找所需数据所…

  HBase 对于数据产品,底层存储架构直接决定了数据库的特性和使用场景.RDBMS(关系型数据库)使用 B树 及 B+树 作为数据存储结构. HBase 使用 LSM树. .     二叉树          所有节点至多拥有两个子节点.节点左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:B树搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:          B+树 数据的读取速度因素 由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘…

出处:https://blog.csdn.net/u013928917/article/details/75912045 B+树和LSM比较 在关系型数据库mysql中普遍使用B+树作为索引,在实际中索引也分为聚集索引和非聚集索引,而在hbase中则采用的是LMS树组织数据的.两者各有自己的优劣. B+树 B+树由B-树演变而来,B-树是一种多路搜索树,并且具有以下特点: 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: .根结点的儿子数为[2, M]: .除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/…

B+树和LSM比较 https://blog.csdn.net/u013928917/article/details/75912045    在关系型数据库mysql中普遍使用B+树作为索引,在实际中索引也分为聚集索引和非聚集索引,而在hbase中则采用的是LMS树组织数据的.两者各有自己的优劣. B+树 B+树由B-树演变而来,B-树是一种多路搜索树,并且具有以下特点: 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: .根结点的儿子数为[2, M]: .除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/…

关于LSM树 LSM树,即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree).其实它并不属于一个具体的数据结构,它更多是一种数据结构的设计思想.大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的,只是具体的实现不同.所以本来不打算列入该系列,但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树,那么就说一下LSM树. LSM树诞生背景 传统关系型数据库使用btree或一些变体作为存储结构,能高效进行查找.但保存在磁盘中时它也有一个明显的缺陷,那就是逻辑上相离很近但物理却可能相隔很远,这就可能造成…

<看图轻松理解数据结构和算法>,主要使用图片来描述常见的数据结构和算法,轻松阅读并理解掌握.本系列包括各种堆.各种队列.各种列表.各种树.各种图.各种排序等等几十篇的样子. 关于LSM树 LSM树,即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree).其实它并不属于一个具体的数据结构,它更多是一种数据结构的设计思想.大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的,只是具体的实现不同.所以本来不打算列入该系列,但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树,那么就说一下LSM树. LS…

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序…

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合…