資料庫中的索引主要有b+樹索引和hash索引
問：b+樹的實現細節? b-樹和b+樹的區別，聯合索引在b+樹中的儲存。
為什麼要用b+樹做索引的儲存結構，而不是二叉排序樹，按理說。二叉排序樹的查詢速度和比較次數都是最好的，但是我們不得不考慮乙個實際情況
磁碟io.索引是儲存在磁碟上的,當資料量比較大的時候，索引的大小可能有幾個g 甚至更多。當利用索引查詢的時候，不能把整個索引載入到記憶體。能做的只有逐一載入每個磁碟頁，這裡的磁碟頁對應著索引樹的節點。為了減少磁碟io次數，我們必須把樹結構變得矮胖。這就是b-樹的特徵之一。
b-樹是一種多路平衡查詢樹，她的每乙個節點最多包含k的孩子，k稱之為b樹的階，k的大小取決於磁碟頁的大小。
下面來具體介紹一下b-樹（balance tree），乙個m階的b樹具有如下幾個特徵：
1.根結點至少有兩個子女。
2.每個中間節點都包含k-1個元素和k個孩子，其中 m/2 <= k <= m
3.每乙個葉子節點都包含k-1個元素，其中 m/2 <= k <= m
4.所有的葉子結點都位於同一層。
5.每個節點中的元素從小到大排列，節點當中k-1個元素正好是k個孩子包含的元素的值域分劃。
對於3階b樹而言
1.根結點至少有兩個子女。
2.每個中間節點都包含k-1個元素和k個孩子，其中 m/2 <= k <= m（k在1-3之間 若k =2 則本節點含有乙個元素 則其有兩個孩子 如果k =3 則其有3個孩子 ？？？ 如果）
3.每乙個葉子節點都包含k-1個元素，其中 m/2 <= k <= m（葉子節點包含的元素個數為1個或者兩個）
4.所有的葉子結點都位於同一層。
5.每個節點中的元素從小到大排列，節點當中k-1個元素正好是k個孩子包含的元素的值域分劃。（父節點的2個元素可以劃分出三個區間 乙個元素可以分出兩個區間）
的時候，可是與磁碟io相比，記憶體的消耗基本可以不計，所有只要樹的高度足夠低，io次數足夠少，就可以提高查詢效能。相比之下節點內部多一點兒元素也沒關係。僅僅是多了幾次記憶體的互動，這就是b-樹的優勢之一。
b-樹的插入操作比較複雜,稍後進行介紹，通過對b-樹的插入和刪除操作，b-樹依舊能夠始終維持多路平衡，這正是b-樹的一大優勢，自平衡。
b樹b 樹b 樹 資料庫之B 樹
資料庫索引就是使用b 樹和b 樹來實現的 為什麼要建立b 樹演算法?給出兩個常用的sql語句 根據某個值查詢資料 select from user where id 1234 根據區間值來查詢某些資料 select from user where id 1234and id 2345 考慮到效能方面...
資料庫原理知識 B 樹 B 樹 B 樹
b 樹 是一種多路搜尋樹 並不是二叉的 1.定義任意非葉子結點最多只有m個兒子 且m 2 2.根結點的兒子數為 2,m 3.除根結點以外的非葉子結點的兒子數為 m 2,m 4.每個結點存放至少m 2 1 取上整 和至多m 1個關鍵字 至少2個關鍵字 5.非葉子結點的關鍵字個數 指向兒子的指標個數 1...
資料庫設計原理 B樹 B 樹 B 樹
b樹即二叉搜尋樹 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子 left和right 2.所有結點儲存乙個關鍵字 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹 b樹的搜尋，從根結點開始，如果查詢的關鍵字與結點的關鍵字相等，那麼就命中 否則，如果查詢關鍵字比結點關鍵字小，就進入左兒...