深入浅出B+tree索引

一、索引的定义


索引是为了加速对表中的数据行进行检索而创建的数据结构

索引的数据结构

二、为什么是B+tree?如果换成其他树结构呢?


innodb和MyISAM默认的索引是B+tree索引;而Memmory默认的索引是Hash索引。

2.1、Binary search tree(二叉查找树)

    比根结点小的放左边,比它大的放右边。每一个结点都有两个孩子。

    缺陷:会出现如果是一个递增的数列要构造二叉查找树。这棵树就会长畸形。如:一直往右边长孩子。(形成了畸形的链表结构)


畸形的样子

2.2、Balanced binary search tree(平衡二叉查找树)

    弥补了二叉查找树的缺陷,他可以自旋解决这种畸形的情况。

    定义:对于每个节点来说,子节点的高度差不能超过1。超过1-->自旋


二叉平衡查找树

    缺陷:1.搜索效率不足

               一般来说,在树结构中待查找的数据所处的深度决定了它搜索时的IO次数。又因为索引太庞大,所以是放在磁盘上的,而磁盘IO耗时。

                2.结点数据内容太少

                每一个磁盘块保存的关键字的数据量太小了。操作系统和磁盘的交换是以页为单位,大小是4KB或者16KB的。所以这种树并没有利用好操作系统和数据交互的特征,也没有利用好IO的预读能力,因为OS的空间局部性原理,可能一次性读了8KB,24KB。

2.3、Balance tree(多路平衡查找树-----B树)

    多路,几路?-----待查找的关键字数值数+1。假设如果有两个关键字的值待查找,就将子节点的引用区间划分成三个。


B树

    (假设一次IO是4KB=4096byte,又假如数据结构占用了4+4=8byte空间,那么现在可以分成4096/8=512个可查找的关键字值,也就是513路!!相对于二叉的时候,一层只能放几十个,现在可以放它的513倍个)

      平衡定义:所有的子节点都在同一水平线上。--------绝对平衡

                        节点的分裂和合并。---------不平衡

2.4、加强版多路平衡查找树(B+树)


B+树

先说说B+树和B树的区别?

1    B+树节点关键字采用的是闭合区间,B树是开区间。

2    B+树非叶子节点不存储数据相关信息,只保存关键字(主键)和叶子节点的引用。相对于B树节省了节点的空间开销,所以能存储的关键字变多了。

3    B+树的叶子节点保存了数据部分

4    B+树叶子节点是顺序排列的,并且相邻节点具有顺序引用的关系。

那为什么要选用B+树?

但是,B+树也并不是完美的!!


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