为什么数据库用b+树不用b树，为什么数据库要用b 树，深入解析，数据库为何青睐B+树而非B树

欧气 2024年10月14日 09:19 0 0

数据库使用B+树而非B树的原因在于B+树更适合磁盘存储和查询。B+树的所有关键信息都存储在叶子节点，便于顺序扫描；而B树则在非叶子节点也存储信息，导致顺序扫描效率低。B+树通过减少磁盘I/O次数提高查询效率，适合大规模数据集。与B树相比，B+树优化了磁盘访问，减少了查找时间，是数据库系统中广泛采用的索引结构。

本文目录导读：

B树与B+树的区别
数据库选择B+树的原因

数据库作为信息系统的核心组成部分，其性能直接影响到整个系统的运行效率，在众多数据结构中，B树和其变种B+树被广泛应用于数据库索引和文件系统中，本文将深入探讨数据库为何选择B+树而非B树，分析其背后的原理和优势。

B树与B+树的区别

1、定义

为什么数据库用b+树不用b树，为什么数据库要用b 树，深入解析，数据库为何青睐B+树而非B树

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B树是一种自平衡的树，每个节点可以有多个子节点，在B树中，每个节点最多可以有m个子节点，其中m是预设的阶数，B+树是B树的变种，它在B树的基础上增加了对叶子节点的特殊处理，使得B+树在磁盘I/O操作中具有更高的效率。

2、节点结构

B树节点的结构如下：

struct BTreeNode {
    int n; // 节点中关键字的数量
    int m; // 节点的最大子节点数
    int keys[m]; // 关键字数组
    BTreeNode* children[m+1]; // 子节点指针数组
};

B+树节点的结构如下：

struct BPlusTreeNode {
    int n; // 节点中关键字的数量
    int m; // 节点的最大子节点数
    int keys[m]; // 关键字数组
    BPlusTreeNode* children[m+1]; // 子节点指针数组
    BPlusTreeNode* leaf; // 叶子节点的指针
};

3、节点填充策略

B树在插入和删除操作中，节点填充策略如下：

- 插入：当节点满时，将节点分为两部分，一部分保持不变，另一部分作为新节点插入父节点。

- 删除：当节点关键字数量小于m/2时，可以从兄弟节点借关键字或与兄弟节点合并。

B+树在插入和删除操作中，节点填充策略如下：

为什么数据库用b+树不用b树，为什么数据库要用b 树，深入解析，数据库为何青睐B+树而非B树

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- 插入：当叶子节点满时，将节点分为两部分，一部分保持不变，另一部分作为新节点插入父节点。

- 删除：当叶子节点关键字数量小于m/2时，可以从兄弟节点借关键字或与兄弟节点合并。