图解:什么是 B+树 ? (查找篇)
共 2140字,需浏览 5分钟
·
2020-07-04 23:21
来源:景禹
作者:景禹
前面谈了 B+树的基本概念,今日主要说一下 B+树的查找操作。
下面所有的查找操作都是在上面这颗 B+树上进行了,为此,我们先仔细观察一下这颗B+树(毫不隐瞒,这颗 B+树出自于严蔚敏老师的数据结构教材)。
第一点:B+树中的所有数据均保存在叶子结点,且根结点和内部结点均只是充当控制查找记录的媒介,并不代表数据本身,所有的内部结点元素都同时存在于子结点中,是子节点元素中是最大(或最小)元素。
比如 B+ 树中的结点 59
(结点 15、44、97、72
类似),是其子结点 [15、44、59]
中的最大元素,也是叶子结点 [51、59]
中的最大元素。所有的数据 [10、15、21、37、44、51、59、63、72、85、91、97]
均保存在叶子结点之中,而根结点 [59、97]
及内部结点 [15、44、59]
与 [72、97]
均不是数据本身,只是充当控制查找记录的媒介。
需要注意的是,根结点的最大元素 97
是整颗 B+树当中最大的元素,无论之后在叶子结点中插入或删除多少元素,始终要保证最大元素在根结点当中,这个讲插入和删除时还会看到。
第二点:每一个叶子结点都有指向下一个叶子结点的 指针,便捷之处就在于之后我们将看到的区间查找。
查询单个元素
我们以查询 59
为例进行说明。
第一次磁盘 I/O :访问根结点 [59、97]
,发现 59
小于等于 [59、97]
中的 59
,则访问根结点的第一个孩子结点。
第二次磁盘 I/O : 访问结点 [15、44、59]
,发现 59
大于 44
且小于等于 59
,则访问当前结点的第三个孩子结点 [51、59]
.
第三次磁盘 I/O :访问叶子结点 [51、59]
,顺序遍历结点内部,找到要查找的元素 59
.
我想你已经注意到了和 B-树的区别,对于 B+树中单个元素的查找而言,每一个元素都有相同的磁盘 I/O操作次数,即使查询的元素出现在根结点中,但那只是一个充当控制查找记录的媒介,并不是数据本身,数据真正存在于叶子结点当中,所以 B+树中查找任何一个元素都要从根结点一直走到叶子结点才可以。
B+树的非叶子结点均不存储 Data
(即 ,官方将其称为卫星数据) ,所以与 B-树相比,同样大小的磁盘页,B+树的非叶子结点可以存储更多的索引(关键字),这也就意味着在数据量相同的情况下,B+树的结构比 B-树更加 “矮胖”,查询时磁盘 I/O 次数会更少。
注意: B-树的查询性能并不稳定,对于根结点中关键字可能只有一次磁盘 I/O,而对于叶子结点中的关键字需要树的高度次磁盘 I/O 操作。
比如查找上图 B-树中的关键字 59
仅需要一次磁盘 I/O 操作,关键字 21
需要 3 次磁盘 I/O,关键字 72
需要 2 次磁盘 I/O.
B+树所有查询所有关键字的磁盘 I/O 的次数都是树的高度。
区间查询
为了更清楚地看到 B+树进行区间查询的优势,我们以查询下面的 B-树中大于等于21 ,小于等于63的关键字为例进行说明。
第一步:访问 B-树的根结点 [59]
,发现 21
比 59
小,则访问根结点的第一个孩子 [15、44]
.
第二步:访问结点 [15、44]
,发现 21
大于 15
且小于 44
,则访问当前结点的第二个孩子结点 [21、37]
。
第三步:访问结点 [21、37]
, 找到区间的左端点 21
,然后从该关键字 21
开始,进行中序遍历,依次为关键字 37 、44、51、59
,直到遍历到区间的右端点 63
为止, 不考虑中序遍历过程的压栈和入栈操作,磁盘 I/O 次数多了 2次,即访问结点 72
和结点 63
并加载进内存。
而 B+树进行区间查找,简直要舒服的不要不要的。同样是查找区间 [21,63]
之间的关键字。
第一步:访问根结点 [59、97]
, 发现区间的左端点 21
小于 59
, 则访问第一个孩子结点 [15、44、59]
.
第二步:访问结点 [15、44、59]
,发现 21
大于 15
且小于 44
,则访问第二个孩子结点 [21、37,44]
.
第三步:访问结点 [21、37,44]
,找到了左端点 21
,此时 B+树的优越性就出来了,不再需要中序遍历,而是相当于单链表的遍历,直接从左端点 21
开始一直遍历到左端点 63
即可,没有任何额外的磁盘 I/O 操作。
综合来看 B+树的优势就是:
- 查找时磁盘 I/O 次数更少,因为 B+树的非叶子结点可以存储更多的关键字,数据量相同的情况下,B+树更加 “矮胖” ,效率更高。
- B+树查询所有关键字的磁盘 I/O 次数都一样,查询效率稳定。
- B+树进行区间查找时更加简便实用。
此外给大家推荐一篇博文 MySQL索引背后的数据结构及算法原理(http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html) ,其中对于MySQL 索引为什么采用 B+树,以及InnoDB表为什么必须有主键,并且为什么推荐使用自增主键都有解释,需要的朋友可以自提,我就不再造轮子了。