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今天就跟大家聊聊有關(guān)B-Tree該如何理解,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
B-Tree就是我們常說的B樹,一定不要讀成B減樹,否則就很丟人了。B樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常常用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫索引,因為它的查找效率比較高。
磁盤讀取依靠的是機械運動,分為尋道時間、旋轉(zhuǎn)延遲、傳輸時間三個部分,這三個部分耗時相加就是一次磁盤IO的時間,大概9ms左右。這個成本是訪問內(nèi)存的十萬倍左右;正是由于磁盤IO是非常昂貴的操作,所以計算機操作系統(tǒng)對此做了優(yōu)化:預(yù)讀;每一次IO時,不僅僅把當前磁盤地址的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存,同時也把相鄰數(shù)據(jù)也加載到內(nèi)存緩沖區(qū)中。
因為局部預(yù)讀原理說明:當訪問一個地址數(shù)據(jù)的時候,與其相鄰的數(shù)據(jù)很快也會被訪問到。每次磁盤IO讀取的數(shù)據(jù)我們稱之為一頁(page)。一頁的大小與操作系統(tǒng)有關(guān),一般為4k或者8k。這也就意味著讀取一頁內(nèi)數(shù)據(jù)的時候,實際上發(fā)生了一次磁盤IO。
我們知道二叉查找樹查詢的時間復(fù)雜度是O(logN),查找速度最快和比較次數(shù)最少,既然性能已經(jīng)如此優(yōu)秀,但為什么實現(xiàn)索引是使用B-Tree而不是二叉查找樹,關(guān)鍵因素是磁盤IO的次數(shù)。
數(shù)據(jù)庫索引是存儲在磁盤上,當表中的數(shù)據(jù)量比較大時,索引的大小也跟著增長,達到幾個G甚至更多。當我們利用索引進行查詢的時候,不可能把索引全部加載到內(nèi)存中,只能逐一加載每個磁盤頁,這里的磁盤頁就對應(yīng)索引樹的節(jié)點。
我們先來看二叉樹查找時磁盤IO的次:定義一個樹高為4的二叉樹,查找值為10:
第一次磁盤IO:
第二次磁盤IO
第三次磁盤IO:
第四次磁盤IO:
從二叉樹的查找過程了來看,樹的高度和磁盤IO的次數(shù)都是4,所以最壞的情況下磁盤IO的次數(shù)由樹的高度來決定。
從前面分析情況來看,減少磁盤IO的次數(shù)就必須要壓縮樹的高度,讓瘦高的樹盡量變成矮胖的樹,所以B-Tree就在這樣偉大的時代背景下誕生了。
m階B-Tree滿足以下條件:
1、每個節(jié)點最多擁有m個子樹
2、根節(jié)點至少有2個子樹
3、分支節(jié)點至少擁有m/2顆子樹(除根節(jié)點和葉子節(jié)點外都是分支節(jié)點)
4、所有葉子節(jié)點都在同一層、每個節(jié)點最多可以有m-1個key,并且以升序排列。
如下有一個3階的B樹,觀察查找元素21的過程:
第一次磁盤IO:
第二次磁盤IO:
這里有一次內(nèi)存比對:分別跟3與12比對
第三次磁盤IO:
這里有一次內(nèi)存比對,分別跟14與21比對
從查找過程中發(fā)現(xiàn),B樹的比對次數(shù)和磁盤IO的次數(shù)與二叉樹相差不了多少,所以這樣看來并沒有什么優(yōu)勢。
但是仔細一看會發(fā)現(xiàn),比對是在內(nèi)存中完成中,不涉及到磁盤IO,耗時可以忽略不計。另外B樹種一個節(jié)點中可以存放很多的key(個數(shù)由樹階決定)。
相同數(shù)量的key在B樹中生成的節(jié)點要遠遠少于二叉樹中的節(jié)點,相差的節(jié)點數(shù)量就等同于磁盤IO的次數(shù)。這樣到達一定數(shù)量后,性能的差異就顯現(xiàn)出來了。
在剛才的基礎(chǔ)上新增元素4,它應(yīng)該在3與9之間:
刪除元素9:
插入或者刪除元素都會導致節(jié)點發(fā)生裂變反應(yīng),有時候會非常麻煩,但正因為如此才讓B樹能夠始終保持多路平衡,這也是B樹自身的一個優(yōu)勢:自平衡;B樹主要應(yīng)用于文件系統(tǒng)以及部分數(shù)據(jù)庫索引,如MongoDB,大部分關(guān)系型數(shù)據(jù)庫索引則是使用B+樹實現(xiàn)。
看完上述內(nèi)容,你們對B-Tree該如何理解有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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