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数据库为什么不用红黑树而用B+树?

[问答题]
数据库为什么不用红黑树而用B+树?
索引的数据结构会被存储在磁盘中,每次查询都需要到磁盘中访问,对于红黑树,树的高度可能会非常的高,会进行很多次的磁盘IO,效率会非常低,B+树的高度一般为2-4,也就是说在最坏的条件下,也最多进行2到4次磁盘IO,这在实际中性能时非常不错的
发表于 2022-05-12 11:44:32 回复(0)
AVL树和红黑树基本都是存储在内存中才会使用的数据结构。而数据库中的数据的索引会非常大,所以为了减少内存的占用,索引会被存储到磁盘文件中,此时影响数据库查询效率的主要因素就是磁盘的IO次数。AVL树和红黑树由于一个父节点只能存储两个子节点。所以使用AVL树或红黑树存储大规模数据时,树的深度就会很深,此时磁盘的IO次数也会大幅度增加。B+树中一个父节点有多个子节点,减少了树的深度,磁盘IO次数也相应的减少。
发表于 2022-05-19 21:12:22 回复(0)
红黑树本质上还是二叉树,一个结点最多只能拥有两个子结点,而B+树则是多叉的,这会使得相同的数据存储,二叉树的高度会大于B+树;而数据是存储在磁盘上的,树的高度越高,磁盘IO次数越多,开销越大,B+树可以有效的减少这一开销;且B+树的叶子节点是通过链表的方式进行相连的,能在找到起点和终点后快速取出需要的数据
发表于 2022-06-15 17:52:28 回复(0)
其实最核心的原因就是效率,红黑树它是一个近似平衡的二叉树,它的树高最高都不会超过2*logn,所以它的性能相对稳定,但是它本质上还是一个二叉树,当数据量多的时候,会增加树高,也就增加了和硬盘的IO次数。 而B+树是多叉的,所以它能够有效的降低这个磁盘的IO次数,并且它的非叶子节点已经不存放数据了,数据全部放在了叶子结点中,并且已经排序好了,这也符合我们日常对于范围查找和排序的一个要求,所以综合来讲,B+树更适合。
发表于 2022-06-11 11:04:05 回复(0)
红黑树是二叉的,数据量大时,树比较深,磁盘IO多,查询效率低,而B+树多子树,深度小,io少,且叶子节点间有连接,遍历叶子节点便可取出所有需要数据,查询效率高
编辑于 2022-06-30 07:24:37 回复(0)
==经常用与数据类型的比较,也可用与对象的比较, 数据类型的比较,比较的是两个基本数据类型的值是否相等 用与对象比较,比较的是两个对象的引用,即两个引用是否指向同一内存区域 equals通常用与对象的比较,又分为两种情况: 1、没有重写equals方法,与==对象比较一样,计较的是两个对象的引用 2、对equals方法重写,一般比较的是两个对象的内容是否相等。
编辑于 2022-09-23 10:52:57 回复(1)
数据库通常使用B+树而不是红黑树,原因如下: 磁盘读写原理:红黑树在内存中可以快速定位到节点,但是如果要进行磁盘读写,需要遍历整棵树。而B+树每个节点都是一页,每次磁盘读写可以读取一页的数据,从而减少了磁盘I/O次数,提高了磁盘读写效率。 排序能力:红黑树的排序能力比B+树强,但是数据库的数据通常都是有序的,因此不需要太强的排序能力。而B+树适合范围查找,例如通过范围查找满足某个条件的数据。 数据量:红黑树的节点较多,每个节点都需要保存数据,因此对于大量数据的情况,红黑树会消耗较多的内存。B+树的每个节点只需要保存键值信息,不需要保存数据信息,因此可以减少内存占用。 因此,数据库通常使用B+树作为索引结构。
发表于 2023-04-11 09:22:51 回复(0)
红黑树是一种近似平衡二叉树(不完全平衡),,它的树高最高不会超过 2*log(n)并且从根到叶子的最长路径不多于最短路径的两倍长。从而整棵树的高度比较稳定,相应的增、删、改、查操作的效率较高较稳定; 但是,红黑树本质还是二叉树,在数据量非常大时,树的高度会变得过高导致访问数据所需的磁盘io次数会变多,导致效率较低; 而B+树是多叉的,可以有效减少磁盘IO次数;
编辑于 2023-03-13 15:28:26 回复(0)
首先,红黑树的结点至多只有两个,但遇到大量的数据时,树的层级加深,查询数据库的查询效率就会降低。而B+树可以有等多个结点,切且只有根结点存放了数据,减少了内存空间的占用,可以存储更多的键值
发表于 2022-08-23 00:06:06 回复(0)
红黑树是一个自平衡的二叉排序树,它通过自平衡的方式解决了数据项索引值按插入会构成一个链表形式的二叉排序树的问题,提供了查询的效率,但是在面对海量的数据插入时,红黑树的高度依然会变得非常高,这就导致了其查询效率变低。而B+树中一个节点可以存储多个数据域,大幅度降低了树的高度,同时存储数据的叶子结点中还使用了链表将其连接起来实现了范围查询和快速插入的特点。
发表于 2022-07-17 10:28:42 回复(0)
B+树的读取是分块读取的,一般就只有3,4层就足以存放千万级别的数据,读取第一块再读取第二块,读到最后的时候,如果是聚簇索引,则直接返回data数据,如果不是,则判断查找的字段,因为非聚簇索引存放的k,v为id,假如刚好只要这两个,则不需要回表,这叫索引覆盖。如果再不是,则返回id,之后再回表
发表于 2022-06-09 16:54:21 回复(0)
在存储相同数据级别的情况下,B+树的高度比红黑树的低,进行磁盘IO次数更少; B+树将索引和数据存储在一起,非叶子节点上存储key,叶子节点上存储数据,且用双向链表链起来,适合范围查询
编辑于 2024-03-17 14:41:21 回复(0)
主要是因为深度的问题,红黑树是二叉树,B+树是多叉的,所以B+树的深度更小。 数据库的数据和所以都是存储在磁盘上,想要速度快就得尽可能的减少IO次数。 非叶子节点不存储数据,数据全在叶子节点中,并且已经排好序,非常符合我们日常精确查询和范围查询。
编辑于 2024-02-22 11:17:23 回复(0)
红黑树是基于平衡二叉树实现的。它不论是增删改性能都非常的稳定。但是红黑树本质上还是二叉树,所以在数据量非常大的时候,其效率还是比较低的。而B+树是多叉的,所以它可以保证树高基本在2-4层。一般只需要2-4次IO就可查询到数据。
发表于 2023-11-02 15:50:36 回复(0)
红黑树本质是一个二叉树 io变多 就会效率变低
发表于 2023-08-24 14:57:28 回复(0)
索引的数据结构存储在磁盘中,每次查询都要到磁盘中访问,如果使用红黑树则可能会使设的高度很高,进行很多次的磁盘IO,使得性能低下,B+树的高度则一般只有4—6,最多进行2到4次IO,性能很不错。B+树的叶子节点存储数据且通过指针连接,因此查找的效率也更高
发表于 2023-08-14 15:09:09 回复(0)
因为红黑树是一个平衡二叉树,每个节点只能存储两个子节点,而B+树是一个多叉树,夜歌节点可以存储更多元素。 与B+树相比相同节点下红黑树的高度会更高,而索引需要占用很大一块内存,因此存储在磁盘中,每次查询都要进行磁盘IO,红黑树可能会导致多次磁盘IO。B+树的高度一般为2-4层,也就是最多进行4次磁盘IO操作。 此外B+树由于叶子节点由指向相邻节点的指针,因此还可以用来做顺序查找,查询效率更高
发表于 2023-07-14 13:24:54 回复(0)
最核心的原因就是查询效率,索引的数据结构是存储在磁盘中,每次查询都会去磁盘中访问。红黑树是一种近似的平衡二叉树,他的树高最高不会超过2logn,但是它本质还是二叉树,父节点只有两个子节点,当数据量非常大的时候,就会增加树高,从而降低磁盘的IO次数。而B+树可以有多个子节点,一般树高也就3-4层,磁盘的IO次数会减少许多。
发表于 2023-04-11 21:27:25 回复(0)
索引的数据结构会被存储在磁盘中,每次查询都需要到磁盘中访问,对于红黑树,树的高度可能会非常高,因此需要进行很多次的磁盘IO,效率会非常低,而B+树的高度一般为2-4,因此最差的情况下也只会进行2-4次的磁盘IO,这在实际中性能是相当不错的。
发表于 2023-04-10 13:01:41 回复(0)
二叉平衡树拥有二叉查找树的全部性质,并且每个节点的左右子树的高度至多等于1。但对于频繁插入,删除的时候,二叉树的调整很影响性能。因此引入红黑树。 红黑树尽管增删改查性能十分稳定,但是本质还是二叉树,数据量大时,访问磁盘IO次数比较多。 B+树是多叉的,同时B+树增加叶子节点间的连接,能保证范围查询时找到起点和终点时快速取出需要的数据。
发表于 2023-04-04 11:00:09 回复(0)