【转】数据结构-B树

介绍

B树的目的为了硬盘快速读取数据(降低IO操作次树)而设计的一种平衡的多路查找树。目前大多数据库及文件索引,都是使用B树或变形来存储实现。

目录

  1. 为什么B树效率高
  2. B树存储
  3. B树缺点

为什么B树效率高

在大规模数据存储操作中,由于无法一次性加载到内存里。所以避免不了发生内外存交换。所以次数越少,效率表现也越高。

来看下面这张图:

这是个典型的b树结构,初始因子为1000,高度仅为3的b树,就可以存储1002001000的数据了。

假设要查询最后一个数据:

  • 从硬盘加载根节点搜索,IO一次。
  • 根据根节点的指针信息,去加载第二层的节点, IO一次。
  • 重复2,IO一次。

IO只用了3次,就查询了需要的数据,所以说B树效率是非常高的。

B树的节点,在硬盘里表现为:柱面里的页(page)或盘块(block) ,如果把索引持久化到内存,只需要一次就够了。

B树的高效的前提是数据已排序。

B树结构

  《【转】数据结构-B树》

这是B树存储在硬盘的逻辑结构图。

其中根节点中17,35在称为关键字(key) ,实际中往往附带更多复杂类型数据。

可以看出一个节点包含 keys  ChildNotePointer  2部分信息。

 《【转】数据结构-B树》

根据这张图介绍下b树的基础定义:

这是颗5阶B树的图,阶简写m。

    1:树中每个结点最多含有m个子节点(m>=2)。 

    2:每个内节点至少 [ceil(m / 2)] 个子节点。  内节点即非根节点非页子节点,也可以叫中间节点。

    3: 关键字key的数量   [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1,关键字按递增排序。

    6: 每个叶节点具有相同的深度,即树的高度h,而且不包含关键字信息。

上图也可称为最小度数为3的b树,(degree) ,简写t。  

              t其实是上面第二条定义中 [ceil(m / 2)] 的值,即t=[ceil(m/2)], 3=ceil(5/2) 。 

    1:每个非根节点至少有t-1个关键字,非根内节点至少有t个子节点。 t称为度数(degree),t>=2  。

 .  2:每个节点至多有2t-1关键字,每个内节点最多有2t个子节点。

    3:每个叶节点具有相同的深度,即树的高度h,而且不包含关键字信息。

度和阶都是描述子节点的数量的。

算法导论译版中是用度来描述的。

数据结构与算法分析是用阶来描述,网上大多也是。

下面简单的描述实现逻辑。

搜索:从根节点搜索,找到返回,找不到递归子节点。一直搜索到叶子节点,找到返回,找不到则说明key不存在。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 //伪代码 entry BTreeSearch(node, key) {      if (node ==  null )             return  null ;      for ( int  i = 0; i < node.keys.length; i++)      {          if (node.keys[i] == key)                 return  node.data[i];      }      return  BTreeSearch(ChildrenNode[i].node,key); }   var   entry = BTreeSearch(root, my_key);

插入:根节点插入,不满直接插入。节点满进行分裂,再满递归分裂。

《【转】数据结构-B树》

删除:查询到节点,然后进行删除操作,不满足B数节点的定义则进行节点合并。

《【转】数据结构-B树》

更新:查询到子节点,更新数据。

B树缺点

从上面的得知,在查询单条数据是非常快的。但如果范围查的话,b树每次都要从根节点查询一遍。

所以在实际应用中,往往采用b树的变形,b+树来存储,只有叶子节点存储数据,每个叶子节点都指向下一个。

参考博客 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142/

    原文作者:B树
    原文地址: https://blog.csdn.net/ytzlln/article/details/77120453
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