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MySQL 索引 BST树、B树、B+树、B*树
阅读量:6293 次
发布时间:2019-06-22

本文共 2605 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

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一、二叉查找树(Binary Search Tree)BST

即二叉搜索树:

  • 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
  • 所有结点存储一个关键字;
  • 非叶子结点的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;

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    B树的搜索,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;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字;如果B树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树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。

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    右边也是一个B树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题;实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略;

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二、B树

是一种多路搜索树(并不是二叉的):

  • 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/2, M];
  • 每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)
  • 非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;
  • 非叶子结点的关键字从左至右有序:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];
  • 非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;
  • 所有叶子结点位于同一层;

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    B树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点;

B树的特性:

  • 关键字集合分布在整颗树中;
  • 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;
  • 搜索有可能在非叶子结点结束;
  • 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;
  • 自动层次控制,由于M/2的限制,在插入结点时,如果结点已满,需要将结点分裂为两个各占M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并;
  • 由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿子,确保了结点的至少利用率;

其最低搜索性能为:1ea40c9edeaf17f67d7774ac4295c6c85d0.jpg

注:N为关键字总数

    B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关),也就没有B树平衡的问题;

 

三、B+树

B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:

  • 其定义基本与B-树同,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])的子树(B-树是开区间);
  • 为所有叶子结点增加一个链指针;
  • 所有关键字都在叶子结点出现;

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B+的特性:

  • 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;
  • 不可能在非叶子结点命中;
  • 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;
  • 更适合文件索引系统;

    B+树是B树的一种变形,它把所有的卫星数据都存储在叶节点中,内部节点只存放关键字和孩子指针,因此最大化了内部节点的分支因子,所以B+树的遍历也更加高效(B树需要以中序的方式遍历节点,而B+树只需把所有叶子节点串成链表就可以从头到尾遍历)。

  • 前序-先遍历根节点,再处理左右节点;
  • 中序-先遍历左节点,然后处理根节点,最后处理右节点;
  • 后序-先遍历左右节点,然后处理根节点。

    图中的指针是单向,实际上还有孩子节点指向父节点的指针,应该是双向的。

 

B+树的插入操作

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四、B*树

是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

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    B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2);

    B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;

    B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;

    所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高;

 

小结

  1. BST树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;
  2. B树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;
  3. B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;
  4. B*树:在B+树基础上,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;

 

参考资料:

http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html

http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/btree_and_bplustree.html#btree_node_relationship

http://www.jianshu.com/p/6f68d3c118d6

http://blog.jobbole.com/86594/

http://www.ruzuojun.com/topic/420.html

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142/

 

 

 

转载于:https://my.oschina.net/peakfang/blog/2875283

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