数据库索引结构(4)---基于B+树的查询

news2024/11/22 22:37:10

回顾我们学习的线性和课扩展哈希 他们都只能进行等值操作 但是不能进行区间操作 为了进行区间操作和关系的比较和速度考虑 引入数据结构B+树

序言:磁盘存储

1. mysql面试题-深入理解B+树原理_哔哩哔哩_bilibili

信息是存取在磁盘块中的每个 磁盘最小的存取单位是512KB  要定位磁盘某一个区域 需要通过是确定扇区和磁道 虽然绿色的位置比 外圈的短但是存储信息的容量是相等的。

 以这个为例 磁盘大概需要500个扇区。

通过不断建立索引之后减少了IO的次数

结构特点

 

B+树的数据结构

等值查找 & 区间查找

区间查询 先利用下节进行一次查找然后沿着根节点指向的链表进行区间查询

B树的插入

引入middel  key这个概念

 插入理想的情况:

 插入不理想的情况:

以插入15为例 首先先找到15需要插的位置 此时发现 13 15 17 19已经装不下了, 此时将13 15 17两段  生成一个middel key 17 23始终指向 block 17 19

 删除索引项

顺利的话 他就是半满的情况很简单

不顺利 需要使用节点合并策略;

 可以向兄弟借指针

 

树可视化工具 

B+ Tree Visualization (usfca.edu)

压缩存储

前缀压缩

 后缀截断: 

只需要前几个的字母就可以了 不需要后面的字母所以后边的字母直接截断。

批量加载

 当分裂的节点不够的时候, 需要进行拆解

如图所示进行结果的分裂

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