B树,B+树,红黑树应用场景笔记

一、B树的应用

1、B树大量应用在数据库和文件系统当中。

它的设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,减少硬盘操作次数。B树算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。

假定一个节点可以容纳100个值,那么3层的B树可以容纳100万个数据,如果换成二叉查找树,则需要20层!假定操作系统一次读取一个节点,并且根节点保留在内存中,那么B树在100万个数据中查找目标值,只需要读取两次硬盘。

如mongoDB数据库使用,单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)

二、B+树的应用

mysql使用B+树作为索引:

B+树相对B树的优点:

①B+树的所有Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串联起来,遍历叶子节点就能获取全部数据,这样就能进行区间访问了。

②IO一次读数据是从磁盘上读的,磁盘容量是固定的,取数据量大小是固定的,非叶子节点不存储数据,节点小,磁盘IO次数就少。

1、MYISAM


MyISAM中有两种索引,分别是主索引和辅助索引,在这里面的主索引使用具有唯一性的键值进行创建,而辅助索引中键值可以是相同的。MyISAM分别会存一个索引文件和数据文件。它的主索引是非聚集索引。当我们查询的时候我们找到叶子节点中保存的地址,然后通过地址我们找到所对应的信息。

2、INNODB


InnoDB索引和MyISAM最大的区别是它只有一个数据文件,在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点数据域保存了完整的数据记录。所以我们又把它的主索引叫做聚集索引。而它的辅助索引和MyISAM也会有所不同,它的辅助索引都是将主键作为数据域。所以,这样当我们查找的时候通过辅助索引要先找到主键,然后通过主索引再找到对于的主键,得到信息。

MyISAM表索引在处理文本索引时更具优势,而INNODB表索引在其它类型上更具效率优势,同时MySQL高并发需要事务场景时,只能使用INNODB表

三、红黑树

红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下的情况在数据较小,可以完全放到内存中时,红黑树的时间复杂度比B树低。

如linux中进程的调度用的是红黑树。

反之,数据量较大,外存中占主要部分时,B树因其读磁盘次数少,而具有更快的速度。

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