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人类总喜欢发明创造一些新名词（比如说，简写/缩写/简称什么的），并通过这些名词把人群分成了三六九等。弄到最后，把自己都绕晕了。你看，首先就是，B树，不要与Binary tree或B+tree混淆。B 树定义B树是一种的平衡多路查找树，我们把树中结点最大的孩子数目称为B树的阶,通常记为m。一棵m阶B树或为空树，或为满足如下特征的m叉树：1）树中每个结点至多有m棵子树。（即至多含有m-1个关键字）（“
引言数据库中的索引是用来加快查询速度的B TreeB+ Tree聚簇索引和非聚簇索引索引可分为两个大类：主键索引：主键本身就是一个索引辅助索引（也称为非主键索引、二级索引）：设置主键之外的其他字段为索引聚簇索引定义：索引和数据是放在一块的（一个文件存储，主键索引的B+树的叶子节点中存放了索引值和数据行所有字段）索引的顺序和数据的物理存储一致（因为字段也在B+树的叶子节点中，因此索引按序则整个数据行
数据库索引，索引的原理，索引的增删改查，索引的结构：B-tree索引、平衡树
2021SC@SDUSC SQLite源码分析（七）————VDBE结构分析一、vdbeInt.h1.结构概览2.虚拟机框架对象二、解释引擎VDBE是SQLite的核心。用户程序发出的SQL语句请求，由前端编译器处理，生成字节代码程序，然后由VM解释执行。VM执行时，又会调用B-tree模块的相关的接口，并输出执行的结果。一、vdbeInt.h是vdbe.c的私有头文件，定义了VDBE的常用数据结
普通的二叉查找树在极端情况下可退化成链表，此时的增删查效率比较低。平衡的二叉树（如AVL、红黑树等）能较好的解决这个问题。一、红黑树的性质 1，每个结点是红的或黑的 2，根结点是黑的 3，每个叶子结点是黑的 4，如果一个结点是红的，则它的两个儿子都是黑的 5，对每个结点，从该结点到其子孙结点所有路径上的包含相同数目的黑结点二、红黑树结构体的定义红黑树的定义在/include/linu
一、函数简介 红黑树使用时的删除方法在Documentation/rbtree.txt文件内有定义：struct mytype *data = mysearch(&mytree, "walrus");if (data) {rb_erase(&data->node, &mytree);myfree(data);} 删除红黑树节点调用的是函数：void rb_eras
概念set的底层是红黑树（也就是平衡二叉搜索树），是一种关联式容器，它的作用主要进行搜索，搜索效率为logn，它的特性只有一个键值key，set不允许出现两个元素是键值。其中的键值我们是不能被修改，因为修改key就会破坏set的结构，所以它的key值被设置为const。insert接口pair<iterator,bool> insert (const value_type& v
目录前言二叉搜索树的概念二叉搜索树的操作树的节点实现搜索树的基本结构插入数据查找删除拷贝构造函数二叉搜索树的应用前言在c++中的容器里map和set的学习需要二叉搜索树的铺垫，也为后边的的红黑树和AVL树做铺垫，也就是说，今天主要讲搜索树的基本结构和应用。二叉搜索树的概念所有的根节点大于左子树的节点，小于右子树的节点的二叉树就叫做二叉搜索树。二叉搜索的性质：如果左子树不为空，则左子树上的所有节点都
三态模型一个进程从创建而产生至撤销而消亡的整个生命周期，可以用一组状态加以刻划，根据三态模型，进程的生命周期可分为如下三种进程状态： 1. 运行态(running):占有处理器正在运行 2. 就绪态(ready):具备运行条件，等待系统分配处理器以便运行 3. 等待态(blocked):不具备运行条件，正在等待某个事件的完成下面是三个状态的转换图：运行状态的进程将由于出现等待事件而进入等待状态，当
运行Git上面的Vue项目1.首先下载node.js命令行查看版本：node -v2.进入项目，安装项目依赖包cnmp install3.运行项目npm run dev
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总之,B+树相比B树有更好的空间利用率和查询性能,更适合用作大型数据库的索引结构。近日总结：做了一个梦，去实习了，实习场景忒吓人了，吓得我在梦里连夜跑了。
上面所有的描述都只是B+树常规的数据存储方式，实际上MySql的运行存储比B+树要复杂的多，因为我们各自的设备或者后期对物理存储的默认参数不一样都会导致B+树存储的不同需要真正的就业或者更进一步学习，MySql的认识还有很长的一段路要走。
这篇文章主要简单总结下二叉树、红黑树、B树、B+树、B*树的基本结构和原理。
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据库系统中，除了存储数据之外，还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据。这样就在这些数据上实现了高级查找算法，这种数据结构就是索引。
红黑树的删除和对应修复操作详解。
我将页面大小设为4kb，因为大多数计算机体系结构的虚拟内存系统使用的页面大小也是4kb.这意味着我们数据库的一页刚好对应操作系统使用的一页。像B树一样，它会把行组合为页，但不把这些页排列为树，而是把它们排列为数组。这部分内容教你写一个基于内存的、只能添加的、只有一个表的数据库，原文章地址：https://cstack.github.io/db_tutorial/parts/part3.html。当
本篇博客尝试阐述数据库索引的相关内容，涉及什么是索引，索引的数据结构；对比了聚集索引和非聚集索引，分析了索引的类型以及使用原则，对于MySQL中关于索引的技术名词进行了解释。
一、B树1.1 B树的定义B树也称B-树，它是一颗多路平衡查找树。我们描述一颗B树时需要指定它的阶数，阶数表示了一个结点最多有多少个孩子结点，一般用字母m表示阶数。当m取2时，就是我们常见的二叉搜索树。一颗m阶的B树定义如下：每个结点最多有m-1个关键字。根结点最少可以只有1个关键字。非根结点至少有Math.ceil(m/2)-1个关键字。每个结点中的关键字都按照从小到大的顺序排列，每个关键字的左
弄懂b树和b+树的区别
我们很多项目都有可能会使用到mysql，当遇到表格数据量很庞大时，导致慢查询，查询效率就会特别低。这时往往会采用索引来提高查询效率，但是盲目使用索引则极有可能达不到期望的效果。因此，我们需要先理解，索引的功能区别，与使用索引的条件，以及索引的失效场景。
由于上述特点，B+树相对于B树更适合在外部存储设备上使用，可有效降低磁盘I/O操作次数，提高查询效率。因此，B+树广泛应用于数据库系统中的索引实现。
1.B树只适合随机检索，B+树支持随机检索和顺序检索2.B+树空间利用率高，可以减少IO次数，磁盘读写代价更低。一般来说索引本身也很大，往往以索引文件的形式存储在磁盘上，这样索引查找过程就要产生磁盘IO消耗。B+树的内部节点只作为索引使用，其内部节点（非叶子节点）比B树更小，判断能容纳的节点中关键字更多，一次读取到的键更多。3.B+树查询效率更稳定，因为数据存放在叶子节点。4.B树在一定程度上也提
全民制作人们，大家好。我是练习时长两天半的个人练习册，喜欢B树，B+树，BST树， AVL树，来redblack~
索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。
b树
——b树
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