二叉树、平衡二叉树、B-Tree、B+Tree 说明

时间 2020-10-31

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背景

通常说MySQL的索引，都清楚其索引主要以B+树为主，此外还有Hash、RTree、FullText。本文简要说明一下MySQL的B+Tree索引，以及和其相关的二叉树、平衡二叉树、B-Tree，相关的知识网上不少，为了方便本身更快、清楚的了解，文本聚合一些内容以及我的的一些理解。html

说明

二叉查找树（BST）

概念
二叉查找树是基于二分查找法来提升数据查找速度的二叉树的数据结构；关于二分查找法的时间复杂度能够看时间复杂度 O(log n) 意味着什么？。
特色
二叉查找树是采用二分查找法把数据按规则组装成一个树形结构的数据，减小无关数据的检索，提高了数据检索的速度；二叉树的数据结构有如下规则：

（1）非叶子节点只能容许最多两个子节点存在。mysql

（2）每个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值，右边的子节点大于当前节点的值；
即二叉查找树的特色就是任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值。顶端的节点称为根节点，没有子节点的节点咱们称之为叶节点。如下图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)
sql

查找结点值的方法就是二分查找法：查找次数就是树的高度。二叉查找树能够任意地构造若是向一方倾斜的二叉树是不平衡的，查询效率就低了，二叉查找树变成了一个链表。以下图：数据库

在上面的2张图中，查找键值为17的数据，第一张图里须要3次IO，第2张图里须要7次IO。缘由是二叉查找树变得不平衡了，也就是高度过高了，从而致使查找效率的不稳定。为了解决这个问题，须要保证二叉查找树一直保持平衡，就须要用到平衡二叉树了。缓存

平衡二叉树（AVL）

在知足二叉查找树特性的基础上，如不是空树，任何一个结点的左子树与右子树都是平衡二叉树，而且高度之差的绝对值不超过 1。相似于：数据结构

关于平衡二叉树的能够看什么是平衡二叉树（AVL）该文章说明，平衡二叉树相比于二叉查找树来讲，查找效率更稳定，整体的查找速度也更快。须要注意的是平衡二叉树是每一个节点只存储一个键值和数据的。函数

B树(B-Tree)

概念：
B树和平衡二叉树不一样，B树属于多叉树又名平衡多路查找树（查找路径不仅两个），数据库索引里大量使用者B-Tree和B+Tree的数据结构。
特色：

（1）排序方式：全部节点关键字是按递增次序排列，并遵循左小右大原则；性能

（2）子节点数：非叶节点的子节点数>1，且<=M ，且M>=2，空树除外（注：M阶表明一个树节点最多有多少个查找路径，M=M路，当M=2则是2叉树,M=3则是3叉）；spa

（3）关键字数：枝节点的关键字数量大于等于ceil(M/2)-1个且小于等于M-1个（注：ceil()是个朝正无穷方向取整的函数如ceil(1.1)结果为2);3d

（4）全部叶子节点均在同一层、叶子节点除了包含了关键字还包含了数据;

最后咱们用一个图和一个实际的例子来理解B树（这里为了理解方便我就直接用实际字母的大小来排列C>B>A）

图中能够看到BTree的单个节点能够存储多个键值和数据的平衡树。和平衡二叉树相比：
好比要存储海量的数据，由于（平衡）二叉树的每一个节点只存储一个键值和数据的，二叉树的节点将会很是多，高度也会及其高，当查找数据时也会进行不少次磁盘IO，查找的效率将会极低，大体的二叉树结构以下：

为了解决平衡二叉树的这个弊端，须要一种单个节点能够存储多个键值和数据的平衡树（BTree）：

从上图能够看出，B树相对于平衡二叉树，每一个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，而且每一个节点拥有更多的子节点，子节点的个数通常称为阶，上述图中的B树为3阶B树，高度也会很低。基于这个特性，B树查找数据读取磁盘的次数将会不多，数据的查找效率也会比平衡二叉树高不少。
```
假如咱们要查找id=28的用户信息，那么咱们在上图B树中查找的流程以下：

1. 先找到根节点也就是页1，判断28在键值17和35之间，咱们那么咱们根据页1中的指针p2找到页3。
2. 将28和页3中的键值相比较，28在26和30之间，咱们根据页3中的指针p2找到页8。
3. 将28和页8中的键值相比较，发现有匹配的键值28，键值28对应的用户信息为(28,bv)。
```
区别：B树相对于平衡二叉树的不一样是：每一个节点包含的关键字增多了，特别是在B树应用到数据库中的时候，数据库充分利用了磁盘块的原理（磁盘数据存储是采用块的形式存储的，每一个块的大小为4K，每次IO进行数据读取时，同一个磁盘块的数据能够一次性读取出来）把节点大小限制和充分使用在磁盘快大小范围；把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，减小数据查找的次数和复杂度。
相同数量的key在B-Tree中生成的节点要远远少于二叉树中的节点，相差的节点数量就等同于磁盘IO的次数。这样到达必定数量后，性能的差别就显现出来了。

B+树（B+Tree）

概念
B+树是B树的一个进化，相对于B树来讲B+树更充分的利用了节点的空间，让查询速度更加稳定，其速度彻底接近于二分法查找。结构以下：

为何说B+树查找的效率要比B树更高、更稳定；咱们先看看二者的区别：

（1）B+树的非叶子节点不保存数据，只进行数据索引（关键字记录的指针），这样使得B+树每一个非叶子节点所能保存的关键字大大增长；

（2）B+树叶子节点保存了父节点的全部关键字记录的指针，全部数据地址必需要到叶子节点才能获取到。因此每次数据查询的次数都同样；

（3）B+树叶子节点的关键字从小到大有序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针；

（4）B+树非叶子节点的子节点数=关键字数;

特色
一、B+树的层级更少：相较于B树，B+每一个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少因此查询数据更快；

二、B+树查询速度更稳定：B+全部关键字数据地址都存在叶子节点上，因此每次查找的次数都相同因此查询速度要比B树更稳定;

三、B+树自然具有排序功能：B+树全部的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。

四、B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只须要遍历全部的叶子节点便可，而不须要像B树同样须要对每一层进行遍历，这有利于数据库作全表扫描。

B树相对于B+树的优势是：若是常常访问的数据离根节点很近，而B树的非叶子节点自己存有关键字其数据的地址，因此这种数据检索的时候会要比B+树快。

根据上图咱们来看下B+树和B树有什么不一样：
1. B+Tree 非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，数据存储在同一层的叶节点，而B-Tree节点中不只存储键值，也会存储数据。之因此这么作是由于在数据库中页的大小是固定的，innodb中页的默认大小是16KB。若是不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大，树就会更矮更胖，如此一来咱们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减小，数据查询的效率也会更快。另外，B+Tree的阶数是等于键值的数量的，若是B+Tree一个节点能够存储1000个键值，那么3层B+树能够存储1000×1000×1000=10亿个数据。通常根节点是常驻内存的，因此通常咱们查找10亿数据，只须要2次磁盘IO。
2. 由于B+Tree索引的全部数据均存储在叶子节点，并且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。而B-Tree 由于数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。

B+Tree 中各个页之间是经过双向链表链接的，叶子节点中的数据是经过单向链表链接的。

其实上面的B-Tree也能够对各个节点加上链表。其实这些不是它们以前的区别，是由于在mysql的innodb存储引擎中，索引就是这样存储的。也就是说上图中的B+Tree索引就是innodb中B+Tree索引真正的实现方式，准确的说应该是汇集索引。

经过上图能够看到，在innodb中，数据页之间经过双向链表链接以及叶子节点中数据之间经过单向链表链接的方式能够找到表中全部的数据。

注意：MyISAM中的B+树索引实现与innodb中的略有不一样。在MyISAM中，B+树索引的叶子节点并不存储数据，而是存储数据的文件地址。

总结

B+Tree 结构是从二叉查找树，平衡二叉树和B-Tree这三种数据结构演化来的，他们以前的区别上面已经介绍过，如今大体的总结下，以下：

　　1，二叉查找树是基于二分查找法来提升数据查找速度的二叉树的数据结构，减小无关数据的检索，提高了数据检索的速度。非叶子节点只能容许最多两个子节点存在，每个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值，右边的子节点大于当前节点的值，每一个节点只存储一个键值和数据的。

　　2，平衡二叉树知足二叉查找树特性的基础上，如不是空树，任何一个结点的左子树与右子树都是平衡二叉树，而且高度之差的绝对值不超过 1。

　　3，B-TreeB和平衡二叉树不一样，B-Tree属于多叉树又名平衡多路查找树， B-Tree相对于平衡二叉树，每一个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，而且每一个节点拥有更多的子节点。

　　4，B+Tree和B-Tree不一样，B+Tree在非叶子节点上，不保存数据，只存储键指针，能存储更多的键值，相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大，树就会更矮更胖，如此一来咱们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减小，数据查询的效率也会更快。而且B+树索引的全部数据均存储在叶子节点，并且数据是按照顺序排列的。那么B+Tree使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。

参考文章：

https://database.51cto.com/art/201911/605365.htm

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27700617

http://www.javashuo.com/article/p-stomzyei-ht.html

http://www.javashuo.com/article/p-hwkjuonu-ct.html