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B+树插入顺序

B+树是一种自平衡的树状数据结构,用于在数据库和文件系统中进行索引。它是B树的变体,通过增加额外的规则和限制来优化查询性能和存储效率。

B+树的插入顺序是根据插入的键值来确定的。具体的插入过程如下:

  1. 首先从根节点开始,在树中找到合适的叶子节点来插入新的键值对。
  2. 如果叶子节点还有空闲的位置,则直接插入键值对,并保持叶子节点中的键有序。
  3. 如果叶子节点已满,则需要进行分裂。将当前节点一分为二,分为左右两个节点。中间的键值对会被提升到父节点中,作为左右两个节点的分界。如果父节点也满了,则递归地进行分裂操作,直到根节点。
  4. 插入完成后,需要更新父节点中的索引信息,确保整棵树的有序性和平衡性。

B+树的插入顺序没有固定的要求,可以根据具体的实现和需求来决定。但一般情况下,我们会根据键的大小顺序进行插入,以保证树的有序性和查询效率。

B+树具有以下优势和应用场景:

  1. 提供了快速的数据检索能力,适用于大规模的数据存储和查询场景。
  2. 支持范围查询和顺序访问,适用于数据库和文件系统等需要频繁进行范围查询操作的场景。
  3. 具备较低的树高度和分裂合并开销,对于磁盘等非易失性存储介质,能够减少IO操作,提高存储效率。
  4. 能够高效地支持插入和删除操作,同时保持树的平衡性。
  5. 适用于多用户的并发读写环境,通过合适的锁机制和事务处理,可以保证数据的一致性和并发性。

在腾讯云的产品中,与B+树相关的产品有腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据万象CI、腾讯云云硬盘CBS等。这些产品可以提供高效的数据存储和检索服务,适用于各种云计算和数据处理场景。

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图解B+插入过程

B+ 在现代数据库中很常见,如果我们了解它,在工作中可能对性能优化会有更好的帮助! 最近我一直在思考 B+ 的高度是由什么决定的。知道我了解了 B+ 插入过程,才有一种恍然大悟的感觉!...内部结点中的 key 都按照从小到大的顺序排列,对于内部结点中的一个 key,左中的所有 key 都小于它,右子树中的 key 都大于等于它。叶子结点中的记录也按照 key 的大小排列。...每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针,叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 根据上面的特点,我们来看看 B+ 插入过程。...下面以一棵 5 阶 B+ 插入过程,5 阶 B+ 的节点最少 2 个 key,最多 4 个 key。 1、当为空插入 5。 ? 只有一个关键字,叫根节点或叶子节点都是一样的。...2、再次插入 3 个索引关键字,8,10,15。 ? 当前节点 key 存满了,如果再插入当前节点就要进行分裂。 3、再插入关键字 16。 ? 可以看到,这个 B+ ,现在满足分裂条件了。

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B+

三、B+ B+是B-的变体,也是一种多路搜索,其定义基本与B相同,除了: 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同; 非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1...四、BB+的对比 B和B+的区别在于,B+的非叶子结点只包含导航信息,不包含实际的值,所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连,便于区间查找和遍历。...2、B+的优点 由于B+在内部节点上不好含数据信息,因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密,具有更好的空间局部性。...因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率; B+的叶子结点都是相链的,因此对整棵的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。...而B则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻,所以缓存命中性没有B+好。 3、应用 BB+经常被用于数据库中,作为MySQL数据库索引。

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  • B+,索引

    引言 时隔一年,我又想起当初看数据库时,看到的B+,就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下,看看自己没有忘记很多吧。 概述 B+之前,先来看一下二叉查找(1,2,3,4,5,6,7) ?...但想想数据库查找数据的场景: select * from user where id > 10, 显然,对于这种查找区间来说,二叉查找并不高效。那么B+是如何解决这个问题的呢?...没错,这就是B+。 这个结构是怎么想出来的我不知道啊,但是我今天突然发现,他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发?亦或是跳表受到了B+的启发?咱也不知道。...引申 很好,B+整明白了,新的问题出现了。如果数据库使用这种数据结构存储,全部放到内存中肯定是不现实的,势必要将其存储到硬盘中,待查找时再到文件中读取。...B+是不是分叉越多越好 那肯定不是越多越好啊,要是一层就把所有数据都存储了,要他还有什么用,根本没有起到快速定位的作用。 但我想说的并不是这。

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    BB+

    BB+都是用于外查找的数据结构,都是平衡多路查找。 两者的区别 在B+中,具有n个关键字的结点含有n棵子树,即每个关键字对应一颗子树;而在B中,具有n个关键字的结点含有(n+1)棵子树。...在B+中,除根节点外,每个结点中的关键字个数n的取值范围是[m/2]~m,根节点n的取值范围是2~m;而在B中,除根节点外,其他所有非叶结点的关键字个数n的取值范围是[m/2]-1~m-1,根节点n...B+中的所有叶结点包含了全部关键字,即其他非叶结点中的关键字包含在叶结点中;而在B中,关键字是不重复的。...B+中的所有非叶结点仅起到索引的作用,即结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针,不包含该关键字对应记录的存储地址;而在B中,每个关键字对应一个记录的存储地址。...通常在B+树上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶结点,所有叶结点链接成一个不定长的线性链表,所以B+可以进行随机查找和顺序查找;而B只能进行随机查找。

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    LSMB+比较

    这就是B+的原理,但是写起来就很糟糕,因为会产生大量的随机IO,磁盘寻道速度跟不上。 关于b B+最大的性能问题是会产生大量的随机io。随着新数据的插入,叶子节点会慢慢分裂。...新插入的数据存储在磁盘上,会产生大量的随机写IO。 例如,Oracle 的常用索引使用 B+ 。下面是一个B+的例子 根节点和分支节点很简单,记录每个叶子节点的最小值,用指针指向叶子节点。...关于lsm LSM 本质上是读写之间的平衡。与B+相比,它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。...以上就是LSM最本质的原理,有了原理,再看具体的技术就很简单了: 关于lsm内存结构,可以是B+,还可以为跳跃表(skip-list)或是一个有序字符串表(SSTables)。...,如此跳表的插入删除就比二叉查找方便多了 wal日志 首先,我想说一下为什么我们需要wal(写前日志)。

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    浅谈 B+

    目前常见的主要的三种存储引擎是:哈希、B+、LSM。LSM下次再说,hash讲过了。 没有什么B-,那是 B-tree,国内一直翻译成B-,其实就是B。...B我也不想说了,因为已经被升级过了,叫B+。 下图来自 小灰的算法之旅,懂得人自然就懂了: ---- 对比一下B: 这个是B。...---- B+对于B的改进 1、所有数据都在叶子节点。算法更容易理解了。回头抽空手写一下B+,正好跳表也要重写了。 2、底层叶子节点使用链表串起来了。 这第二个改进不可谓不秀。...单这么看自然是不明所以的,但是凡事都要放在上下文中去看,B+的上下文对应的就是磁盘IO的索引呐,那如果我要范围查询呢?比如说我要上面里面 4-10 的所有数据,B 怎么作为?B+怎么作为?

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    BB+的区别及MySQL为何选择B+

    BB+的区别及MySQL为何选择B+ 1. BB+的定义 BB+都是一种多路搜索,常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍BB+的区别之前,先来了解一下它们的定义。...B+ B+也是一种多路搜索,与B相似,但在B+中,所有的数据都存储在叶子节点中,而非在非叶子节点中。B+满足以下条件: 所有关键字都出现在叶子节点的链表中,且链表中的关键字恰好是有序的。...BB+的区别 BB+虽然都是多路搜索,但它们的区别还是比较明显的。 存储结构 B的非叶子节点中既包含索引,也包含数据,而B+的非叶子节点中只包含索引,数据都存储在叶子节点中。...查询性能 B+的查询性能更优,因为B+的数据都存储在叶子节点中,而B的数据既可能存储在非叶子节点中,也可能存储在叶子节点中。...MySQL采用的是B+作为索引的数据结构,原因如下: B+的查询性能更好,因为数据都存储在叶子节点中,查询时只需要遍历一次叶子节点即可得到查询结果。

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    BB+、B*——简单介绍

    BB+、B*——简单介绍 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ...;   ■  有三个子节点的叫三节点,三节点要么没有子节点,要么有三个子节点;   ■  2-3 是由二节点和三节点构成的;   ■  当按照规则插入一个数到某个节点时,不能满足上述要求时,就需要拆分...拆后仍需要满足上述条件;   ■  对于三节点的子树的值的大小仍然遵循(BST:二叉排序)的规则; 2-3 插入和删除节点案例:链接 B-Tree即B(Balanced:平衡),有人将B-Tree...三、BB+、B* ---- 【1】B介绍:前面介绍的2-3、2-3-4就是 B,在 MySql 中经常听说某种索引是基于 BB+的,如下图: ?...【2】B+介绍:B+ 是B的变体,也是一种多路搜索,如下图: ? 【3】B* 介绍:B* B+的变体,在B+的非根和非叶子节点增加了指向兄弟的指针,如下图: ?

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    红黑、BB+

    (适用于完全二叉) 二叉顺序存储 index 之间的对应关系: 完全二叉顺序存储 注意:二叉顺序存储只适合存储完全二叉,否则 index 无法和节点对应起来,会有点恶心: 非完全二叉顺序存储...为什么不能使用二叉来存储数据库索引 先说结论: 平衡二叉进行插入/删除时,大概率需要通过左旋/右旋来维持平衡; 旋转需要加载整个,频繁旋转效率低; 二叉的 I/O 次数近似为 O(log2(n)...; 假设一个页能存储 5 个节点,假设二叉如下: 二叉 注意,序号只代表在磁盘中存储的顺序,不代表对应节点的关键字的值; 二叉可能是链式存储,也可能是顺序存储。...B/B+的索引数量 B 的节点中存储:指针、关键字(主键)、数据 B+ 的非叶子节点:指针、关键字 B+的叶子节点:指针(链表)、关键字、数据 注意,这里不是绝对的,比如有的 B+ 中叶子节点存储的不是数据...B/B+的优点 更适合磁盘存储,减少了的层级,进而减少 I/O 次数; B B+ 对比 都是 B ,但是 B+更适合范围查询,比如 Mysql,且查询次数很稳定,为 logn。

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    多叉 & B & B+ & B*

    二叉因为每个节点只能有两个子节点,所以数据一多构建出来的的高度会很高。所以就出现了多叉,顾名思义,每个节点可以有多个子节点,这样来降低的高度。 3....(2). 2-3-4: 和2-3的区别就是,它还允许节点有三个元素且有四个子节点。 4. B: B是balance,平衡的意思,所以,B首先是一棵平衡,而平衡首先得是一棵排序数。...B+B+是B的变体,和B的区别就是,B+所有数据都存放在叶子节点。...B+所有的数据都存放在叶子节点的链表中,且链表中的数据也是有序的; 非叶子节点中存放的是索引,而不是要操作的数据,每个非叶子节点都会存放叶子节点的索引,也叫稀疏索引; B+要进行搜素时,从根节点开始...B+一般用于文件系统; 6. B*: B*又是B+的变体,就是在B+的基础上,在非根非叶子节点之间增加了指向兄弟节点的指针。

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    B B- B+ B*

    ; 如果B的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销...但B在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构: ?...实际使用的B都是在原B的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉”;如何保持B结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉的关键;平衡算法是一种在B插入和删除结点的策略; B- 是一种多路搜索(并不是二叉的...是B+的变体,在B+的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针; ?   ...;B+总是到叶子结点才命中; B*:在B+基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3;

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    B(B-)、B+ 简述

    要是那个人说b和b-不一样 那你可以认为他是zz了hh,b就是b- 说起来b的发明主要是为了减少磁盘io操作 将的结构设计成矮胖型而不是瘦高型,因为数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量比较大时...,我们不能把所有索引加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页,这里的磁盘页对应索引的节点 一个m阶的B具有如下几个特征: 1.根结点至少有两个子女。...一个m阶的B+具有如下几个特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。...2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。...下图是一个b+( b-改造加链表) ?

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    B+ 元素自底向上插入。...能够提供稳定高效的范围扫描(range-query)功能;这也是为什么数据库和操作系统中的文件系统通常会采用b+作为元数据索引的原因,这个特点主要得益于所有叶子节点相互连接,并且叶子节点本身依关键字的大小自小而大顺序链接...这种设计在扫描时可以避免的耗时的遍历操作。所以,b+通常可以提供两种查找方式,一,从根节点起随机查找(起点是指向根节点的root); 二,顺序查找(起点是指向最小关键字的sqt)。...B在根部生长,而不是在叶子上生长。 举个栗子:往下图的3阶B+中依次插入关键字:10、21、68、65、85 首先查找10应插入的叶节点(最左下角的那一个),插入发现没有破坏B+的性质,完毕。...(第四个叶子节点),插入发现没有破坏B+的性质,完毕。

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    B+的叶子节点由一条链相连,而B的叶子节点各自独立。 使用B+的好处 由于B+的内部节点只存放键,不存放值,因此,一次读取,可以在内存页中获取更多的键,有利于更快地缩小查找范围。...B+的叶节点由一条链相连,因此,当需要进行一次全数据遍历的时候,B+只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点,然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。...针对以上两个问题,B+诞生了,B+相比B,本质上是一样的,区别就在与B+的所有根节点都不带有任何数据信息,只有索引信息,所有数据信息全部存储在叶子节点里,这样,整个的每个节点所占的内存空间就变小了...又由B的性质可以得到,所有叶子节点都会在同一层,B+会以一个链表的形式将所有叶子节点的信息全部串联起来,这样,想遍历所有数据信息只需要顺序遍历叶子节点就可以了,方便又高效,问题二就得到了解决。...那么,我们最后再总结一下B+的优点:        (1) B+的磁盘读写代价更低               B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B更小。

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    领券