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索引索引是提高数据库表访问速度的方法。分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。把数据库索引比作字典查询索引,聚集索引就是按照拼音查找,拼音栏中字的顺序就是查找得到的字的顺序。非聚集索引就像按照偏旁部首查找,同是单人旁查到的字所在的页码可能是杂乱的,没有顺序的。存储结构内存中存储的数据是有限的,当需要在磁盘中进行查找时就涉及到了磁盘的 I/O 操作。当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高速旋转,当磁道在读/写头(又叫磁头) 下通过时,就可以进行数据的读 / 写了。磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块,同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上,以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数,避免过多的查找时间。索引查找时产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的时间复杂度。树高度越小,I/O次数越少。平衡树的高度过深进行多次磁盘IO,导致查询效率低下,而B树和B+树树中每个结点最多含有m个孩子,所以相对平衡树B树和B+树的高度比较低。B树每个节点都存储key和data,所有节点组成这棵树,并且叶子节点指针为null。B+树只有叶子节点存储data,叶子节点包含了这棵树的所有键值,叶子节点不存储指针。所有非终端节点看成是索引,节点中仅含有其子树根节点最大(或最小)的关键字,不包含查找的有效信息。B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起。总结:为什么使用B+树?1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关,具体看下边分析)局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k)数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样 每个节点只需要一次I/O 就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续)。而红黑树这种结构, h 明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性。为什么B+树比B树更适合做索引?1.B+树磁盘读写代价更低B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,即内部节点不存储数据。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。2.B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。在MySQL中,最常用的两个存储引擎是MyISAM和InnoDB,它们对索引的实现方式是不同的。MyISAM data存的是数据地址。索引是索引,数据是数据。InnoDB data存的是数据本身。索引也是数据。原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40180411/article/details/81431386

vamcily 2019-12-02 01:50:31 0 浏览量 回答数 0

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1.阻塞与同步2.BIO与NIO对比3.NIO简介4.缓冲区Buffer5.通道Channel6.反应堆7.选择器8.NIO源码分析9.AIO1.阻塞与同步1)阻塞(Block)和非租塞(NonBlock):阻塞和非阻塞是进程在访问数据的时候,数据是否准备就绪的一种处理方式,当数据没有准备的时候阻塞:往往需要等待缞冲区中的数据准备好过后才处理其他的事情,否則一直等待在那里。非阻塞:当我们的进程访问我们的数据缓冲区的时候,如果数据没有准备好则直接返回,不会等待。如果数据已经准备好,也直接返回2)同步(Synchronization)和异步(Async)的方式:同步和异步都是基于应用程序私操作系统处理IO事件所采用的方式,比如同步:是应用程序要直接参与IO读写的操作。异步:所有的IO读写交给搡作系统去处理,应用程序只需要等待通知。同步方式在处理IO事件的时候,必须阻塞在某个方法上靣等待我们的IO事件完成(阻塞IO事件或者通过轮询IO事件的方式).对于异步来说,所有的IO读写都交给了搡作系统。这个时候,我们可以去做其他的事情,并不拓要去完成真正的IO搡作,当搡作完成IO后.会给我们的应用程序一个通知同步:阻塞到IO事件,阻塞到read成则write。这个时候我们就完全不能做自己的事情,让读写方法加入到线程里面,然后阻塞线程来实现,对线程的性能开销比较大,参考:https://blog.csdn.net/CharJay_Lin/article/details/812598802.BIO与NIO对比block IO与Non-block IO1)区别IO模型 IO NIO方式 从硬盘到内存 从内存到硬盘通信 面向流(乡村公路) 面向缓存(高速公路,多路复用技术)处理 阻塞IO(多线程) 非阻塞IO(反应堆Reactor)触发 无 选择器(轮询机制)2)面向流与面向缓冲Java NIO和IO之间第一个最大的区别是,IO是面向流的.NIO是面向缓冲区的。Java IO面向流意味着毎次从流中读一个成多个字节,直至读取所有字节,它们没有被缓存在任何地方,此外,它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的教据,需要先将它缓存到一个缓冲区。Java NIO的缓冲导向方法略有不同。数据读取到一个它稍后处理的缓冲区,霱要时可在缓冲区中前后移动。这就增加了处理过程中的灵活性。但是,还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数裾。而且,需确保当更多的数据读入缓冲区时,不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。3)阻塞与非阻塞Java IO的各种流是阻塞的。这意味着,当一个线程调用read() 或 write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取,或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。 Java NIO的非阻塞模式,使一个线程从某通道发送请求读取数据,但是它仅能得到目前可用的数据,如果目前没有数据可用时,就什么都不会获取。而不是保持线程阻塞,所以直至数据变的可以读取之前,该线程可以继续做其他的事情。 非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。 线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作,所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道(channel)。4)选择器(Selector)Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道,你可以注册多个通道使用一个选择器,然后使用一个单独的线程来“选择"通道:这些通里已经有可以处理的褕入,或者选择已准备写入的通道。这选怿机制,使得一个单独的线程很容易来管理多个通道。5)NIO和BIO读取文件BIO读取文件:链接BIO从一个阻塞的流中一行一行的读取数据image | left | 469x426NIO读取文件:链接通道是数据的载体,buffer是存储数据的地方,线程每次从buffer检查数据通知给通道image | left | 559x3946)处理数据的线程数NIO:一个线程管理多个连接BIO:一个线程管理一个连接3.NIO简介在Java1.4之前的I/O系统中,提供的都是面向流的I/O系统,系统一次一个字节地处理数据,一个输入流产生一个字节的数据,一个输出流消费一个字节的数据,面向流的I/O速度非常慢,而在Java 1.4中推出了NIO,这是一个面向块的I/O系统,系统以块的方式处理处理,每一个操作在一步中产生或者消费一个数据库,按块处理要比按字节处理数据快的多。在NIO中有几个核心对象需要掌握:缓冲区(Buffer)、通道(Channel)、选择器(Selector)。参考:链接image2.png | center | 851x3834.缓冲区Buffer缓冲区实际上是一个容器对象,更直接的说,其实就是一个数组,在NIO库中,所有数据都是用缓冲区处理的。在读取数据时,它是直接读到缓冲区中的; 在写入数据时,它也是写入到缓冲区中的;任何时候访问 NIO 中的数据,都是将它放到缓冲区中。而在面向流I/O系统中,所有数据都是直接写入或者直接将数据读取到Stream对象中。在NIO中,所有的缓冲区类型都继承于抽象类Buffer,最常用的就是ByteBuffer,对于Java中的基本类型,基本都有一个具体Buffer类型与之相对应,它们之间的继承关系如下图所示:image3.png | center | 650x3681)其中的四个属性的含义分别如下:容量(Capacity):缓冲区能够容纳的数据元素的最大数量。这一个容量在缓冲区创建时被设定,并且永远不能改变。上界(Limit):缓冲区的第一个不能被读或写的元素。或者说,缓冲区中现存元素的计数。位置(Position):下一个要被读或写的元素的索引。位置会自动由相应的 get( )和 put( )函数更新。标记(Mark):下一个要被读或写的元素的索引。位置会自动由相应的 get( )和 put( )函数更新。2)Buffer的常见方法如下所示:flip(): 写模式转换成读模式rewind():将 position 重置为 0 ,一般用于重复读。clear() :compact(): 将未读取的数据拷贝到 buffer 的头部位。mark(): reset():mark 可以标记一个位置, reset 可以重置到该位置。Buffer 常见类型: ByteBuffer 、 MappedByteBuffer 、 CharBuffer 、 DoubleBuffer 、 FloatBuffer 、 IntBuffer 、 LongBuffer 、 ShortBuffer 。3)基本操作Buffer基础操作: 链接缓冲区分片,缓冲区分配,直接缓存区,缓存区映射,缓存区只读:链接4)缓冲区存取数据流程存数据时position会++,当停止数据读取的时候调用flip(),此时limit=position,position=0读取数据时position++,一直读取到limitclear() 清空 buffer ,准备再次被写入 (position 变成 0 , limit 变成 capacity) 。5.通道Channel通道是一个对象,通过它可以读取和写入数据,当然了所有数据都通过Buffer对象来处理。我们永远不会将字节直接写入通道中,相反是将数据写入包含一个或者多个字节的缓冲区。同样不会直接从通道中读取字节,而是将数据从通道读入缓冲区,再从缓冲区获取这个字节。image4.png | center | 368x191在NIO中,提供了多种通道对象,而所有的通道对象都实现了Channel接口。它们之间的继承关系如下图所示:image5.png | center | 650x5171)使用NIO读取数据在前面我们说过,任何时候读取数据,都不是直接从通道读取,而是从通道读取到缓冲区。所以使用NIO读取数据可以分为下面三个步骤:从FileInputStream获取Channel 创建Buffer 将数据从Channel读取到Buffer中 例子:链接 2)使用NIO写入数据使用NIO写入数据与读取数据的过程类似,同样数据不是直接写入通道,而是写入缓冲区,可以分为下面三个步骤:从FileInputStream获取Channel 创建Buffer 将数据从Channel写入到Buffer中 例子:链接 6.反应堆1)阻塞IO模型在老的IO包中,serverSocket和socket都是阻塞式的,因此一旦有大规模的并发行为,而每一个访问都会开启一个新线程。这时会有大规模的线程上下文切换操作(因为都在等待,所以资源全都被已有的线程吃掉了),这时无论是等待的线程还是正在处理的线程,响应率都会下降,并且会影响新的线程。image6.png | center | 739x3362)NIOJava NIO是在jdk1.4开始使用的,它既可以说成“新IO”,也可以说成非阻塞式I/O。下面是java NIO的工作原理:1.由一个专门的线程来处理所有的IO事件,并负责分发。2.事件驱动机制:事件到的时候触发,而不是同步的去监视事件。3.线程通讯:线程之间通过wait,notify等方式通讯。保证每次上下文切换都是有意义的。减少无谓的线程切换。image7.png | center | 689x251注:每个线程的处理流程大概都是读取数据,解码,计算处理,编码,发送响应。7.选择器传统的 server / client 模式会基于 TPR ( Thread per Request ) .服务器会为每个客户端请求建立一个线程.由该线程单独负贵处理一个客户请求。这种模式带未的一个问题就是线程数是的剧增.大量的线程会增大服务器的开销,大多数的实现为了避免这个问题,都采用了线程池模型,并设置线程池线程的最大数量,这又带来了新的问题,如果线程池中有 200 个线程,而有 200 个用户都在进行大文件下载,会导致第 201 个用户的请求无法及时处理,即便第 201 个用户只想请求一个几 KB 大小的页面。传统的 Sorvor / Client 模式如下围所示:image8.png | center | 597x286NIO 中非阻塞IO采用了基于Reactor模式的工作方式,IO调用不会被阻塞,相反是注册感兴趣的特点IO事件,如可读数据到达,新的套接字等等,在发生持定率件时,系统再通知我们。 NlO中实现非阻塞IO的核心设计Selector,Selector就是注册各种IO事件的地方,而且当那些事件发生时,就是这个对象告诉我们所发生的事件。image9.png | center | 462x408当有读或者写等任何注册的事件发生时,可以从Selector中获得相应的SelectionKey,同时从SelectionKey中可以找到发生的事件和该事件所发生的具体的SelectableChannel,以获得客户端发送过来的数据。使用NIO中非阻塞IO编写服务器处理程序,有三个步骤1.向Selector对象注册感兴趣的事件2.从Selector中获取感兴趣的事件3.根据不同事件进行相应的处理8.NIO源码分析Selector是NIO的核心epool模型1)SelectorSelector的open()方法:链接2)ServerSocketChannelServerSocketChannel.open() 链接9.AIOAsynchronous IO异步非阻塞IOBIO ServerSocketNIO ServerSocketChannelAIO AsynchronousServerSocketChannel

wangccsy 2019-12-02 01:46:51 0 浏览量 回答数 0

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请参考个人博客:https://blog.csdn.net/u010870518/article/details/79450295 在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始。 一、二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1、任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值; 2、任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值; 3、任意节点的左右子树也分别是二叉查找树; 4、没有键值相等的节点; 上图为一个普通的二叉查找树,按照中序遍历的方式可以从小到大的顺序排序输出:2、3、5、6、7、8。 对上述二叉树进行查找,如查键值为5的记录,先找到根,其键值是6,6大于5,因此查找6的左子树,找到3;而5大于3,再找其右子树;一共找了3次。如果按2、3、5、6、7、8的顺序来找同样需求3次。用同样的方法在查找键值为8的这个记录,这次用了3次查找,而顺序查找需要6次。计算平均查找次数得:顺序查找的平均查找次数为(1+2+3+4+5+6)/ 6 = 3.3次,二叉查找树的平均查找次数为(3+3+3+2+2+1)/6=2.3次。二叉查找树的平均查找速度比顺序查找来得更快。 (2)局限性及应用 一个二叉查找树是由n个节点随机构成,所以,对于某些情况,二叉查找树会退化成一个有n个节点的线性链。如下图: 大家看上图,如果我们的根节点选择是最小或者最大的数,那么二叉查找树就完全退化成了线性结构。上图中的平均查找次数为(1+2+3+4+5+5)/6=3.16次,和顺序查找差不多。显然这个二叉树的查询效率就很低,因此若想最大性能的构造一个二叉查找树,需要这个二叉树是平衡的(这里的平衡从一个显著的特点可以看出这一棵树的高度比上一个输的高度要大,在相同节点的情况下也就是不平衡),从而引出了一个新的定义-平衡二叉树AVL。 二、AVL树 (1)简介 AVL树是带有平衡条件的二叉查找树,一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡,左右子树树高不超过1,和红黑树相比,它是严格的平衡二叉树,平衡条件必须满足(所有节点的左右子树高度差不超过1)。不管我们是执行插入还是删除操作,只要不满足上面的条件,就要通过旋转来保持平衡,而旋转是非常耗时的,由此我们可以知道AVL树适合用于插入删除次数比较少,但查找多的情况。 从上面是一个普通的平衡二叉树,这张图我们可以看出,任意节点的左右子树的平衡因子差值都不会大于1。 (2)局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然,如果应用场景中对插入删除不频繁,只是对查找要求较高,那么AVL还是较优于红黑树。 (3)应用 1、Windows NT内核中广泛存在; 三、红黑树 (1)简介 一种二叉查找树,但在每个节点增加一个存储位表示节点的颜色,可以是red或black。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其它路径长出两倍。它是一种弱平衡二叉树(由于是若平衡,可以推出,相同的节点情况下,AVL树的高度低于红黑树),相对于要求严格的AVL树来说,它的旋转次数变少,所以对于搜索、插入、删除操作多的情况下,我们就用红黑树。 (2)性质 1、每个节点非红即黑; 2、根节点是黑的; 3、每个叶节点(叶节点即树尾端NULL指针或NULL节点)都是黑的; 4、如果一个节点是红的,那么它的两儿子都是黑的; 5、对于任意节点而言,其到叶子点树NULL指针的每条路径都包含相同数目的黑节点; 6、每条路径都包含相同的黑节点; (3)应用 1、广泛用于C++的STL中,Map和Set都是用红黑树实现的; 2、著名的Linux进程调度Completely Fair Scheduler,用红黑树管理进程控制块,进程的虚拟内存区域都存储在一颗红黑树上,每个虚拟地址区域都对应红黑树的一个节点,左指针指向相邻的地址虚拟存储区域,右指针指向相邻的高地址虚拟地址空间; 3、IO多路复用epoll的实现采用红黑树组织管理sockfd,以支持快速的增删改查; 4、Nginx中用红黑树管理timer,因为红黑树是有序的,可以很快的得到距离当前最小的定时器; 5、Java中TreeMap的实现; 四、B/B+树 说了上述的三种树:二叉查找树、AVL和红黑树,似乎我们还没有摸到MySQL为什么要使用B+树作为索引的实现,不要急,接下来我们就先探讨一下什么是B树。 (1)简介 我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。 为什么B类树可以进行优化呢?我们可以根据B类树的特点,构造一个多阶的B类树,然后在尽量多的在结点上存储相关的信息,保证层数尽量的少,以便后面我们可以更快的找到信息,磁盘的I/O操作也少一些,而且B类树是平衡树,每个结点到叶子结点的高度都是相同,这也保证了每个查询是稳定的。 总的来说,B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多路查找树(相对于二叉,B树每个内节点有多个分支),与红黑树相比,在相同的的节点的情况下,一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到)。B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成,而CPU的速度非常快,所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数,关键字总数相同的情况下B树的高度越小,磁盘I/O所花的时间越少。 注意B-树就是B树,-只是一个符号。 (2)B树的性质 1、定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2; 2、根结点的儿子数为[2, M]; 3、除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]; 4、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) 5、非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1; 6、非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1]; 7、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; 8、所有叶子结点位于同一层; 这里只是一个简单的B树,在实际中B树节点中关键字很多的,上面的图中比如35节点,35代表一个key(索引),而小黑块代表的是这个key所指向的内容在内存中实际的存储位置,是一个指针。 五、B+树 (1)简介 B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树(文件的目录一级一级索引,只有最底层的叶子节点(文件)保存数据)非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中,这不就是文件系统文件的查找吗? 我们就举个文件查找的例子:有3个文件夹a、b、c, a包含b,b包含c,一个文件yang.c,a、b、c就是索引(存储在非叶子节点), a、b、c只是要找到的yang.c的key,而实际的数据yang.c存储在叶子节点上。 所有的非叶子节点都可以看成索引部分! (2)B+树的性质(下面提到的都是和B树不相同的性质) 1、非叶子节点的子树指针与关键字个数相同; 2、非叶子节点的子树指针p[i],指向关键字值属于[k[i],k[i+1]]的子树.(B树是开区间,也就是说B树不允许关键字重复,B+树允许重复); 3、为所有叶子节点增加一个链指针; 4、所有关键字都在叶子节点出现(稠密索引). (且链表中的关键字恰好是有序的); 5、非叶子节点相当于是叶子节点的索引(稀疏索引),叶子节点相当于是存储(关键字)数据的数据层; 6、更适合于文件系统; 非叶子节点(比如5,28,65)只是一个key(索引),实际的数据存在叶子节点上(5,8,9)才是真正的数据或指向真实数据的指针。 (3)应用 1、B和B+树主要用在文件系统以及数据库做索引,比如MySQL; 六、B/B+树性能分析 n个节点的平衡二叉树的高度为H(即logn),而n个节点的B/B+树的高度为logt((n+1)/2)+1;   若要作为内存中的查找表,B树却不一定比平衡二叉树好,尤其当m较大时更是如此。因为查找操作CPU的时间在B-树上是O(mlogtn)=O(lgn(m/lgt)),而m/lgt>1;所以m较大时O(mlogtn)比平衡二叉树的操作时间大得多。因此在内存中使用B树必须取较小的m。(通常取最小值m=3,此时B-树中每个内部结点可以有2或3个孩子,这种3阶的B-树称为2-3树)。 七、为什么说B+树比B树更适合数据库索引? 1、 B+树的磁盘读写代价更低:B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了。 2、B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。 3、由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。 PS:我在知乎上看到有人是这样说的,我感觉说的也挺有道理的: 他们认为数据库索引采用B+树的主要原因是:B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历的我效率低下的问题,正是为了解决这个问题,B+树应用而生。B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作或者说效率太低。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「徐刘根」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/u010870518/java/article/details/79450295

AA大大官 2020-03-31 14:54:01 0 浏览量 回答数 0

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