• MySQL为什么使用B+树而不是跳表


    B+树还是跳表

    MySQL的InnoDB存储引擎使用B+树而不是跳表,这是因为B+树在关系型数据库系统中有一些优势,特别是在处理范围查询、事务处理和数据持久性方面。下面详细说明B+树和跳表的底层原理以及它们各自的优缺点:

    1. B+树(B-Tree):

      • 原理:B+树是一种平衡树结构,它具有根节点、内部节点和叶子节点。每个节点包含一定数量的键值对,键值对按键值大小有序排列。内部节点只包含键,叶子节点同时包含键和指向数据的指针。
      • 优点:
        • 范围查询效率高:B+树支持范围查询,因为在B+树中,相邻的叶子节点是有序的,所以在查找范围内的数据时非常高效。
        • 事务支持:B+树是一种多版本并发控制(MVCC)友好的数据结构,适用于事务处理场景,能够保证事务的ACID属性。
        • 数据持久性:B+树的叶子节点包含所有数据,这意味着数据非常容易持久化到磁盘上,支持高可靠性和数据恢复。
      • 缺点:
        • 插入和删除开销较高:由于B+树的平衡性质,插入和删除操作可能需要进行节点的分裂和合并,这会导致性能开销较大。
        • 高度不稳定:B+树的高度通常比较大,可能需要多次磁盘I/O才能访问叶子节点,对于某些特定查询可能效率不高。
    2. 跳表(Skip List):

      • 原理:跳表是一种多层级的数据结构,每一层都是一个有序链表,最底层包含所有数据,而上层包含的数据是下层的子集,通过跳跃节点快速定位目标数据。
      • 优点:
        • 平均查找时间较低:跳表的查询时间复杂度为O(log n),与平衡树结构相似,但实现起来较为简单。
        • 插入和删除操作相对较快:由于跳表不需要进行节点的频繁平衡调整,插入和删除操作的性能较好。
      • 缺点:
        • 不适合范围查询:跳表的结构不适合高效处理范围查询,需要进行线性扫描。
        • 难以实现事务和数据持久性:跳表的更新操作可能涉及多个层级,实现事务和数据持久性要求更复杂。
        • 空间开销较大:跳表需要额外的指针来连接不同层级,占用的内存空间较多。

    综合考虑,B+树更适合关系型数据库系统的需求,特别是在处理**范围查询、事务处理和数据持久性方面。**跳表虽然在某些场景下表现良好,但不适合作为数据库存储引擎的核心数据结构。数据库系统需要保证高度的数据一致性、可靠性和高效的事务处理,而B+树能够更好地满足这些要求。

    B+树简易代码

    在Java中实现一个简单的B+树数据结构可以是一个复杂的任务,因为需要处理插入、删除、查找等操作,并且需要维护B+树的平衡性质。以下是一个简单的B+树数据结构的示例,包含常用方法,但请注意这只是一个基本示例,实际上的实现会更复杂:

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    class BPlusTree {
        private Node root;
        private int degree; // B+树的度
    
        public BPlusTree(int degree) {
            this.root = new LeafNode();
            this.degree = degree;
        }
    
        // 查找操作
        public String search(int key) {
            return root.search(key);
        }
    
        // 插入操作
        public void insert(int key, String value) {
            root = root.insert(key, value);
        }
    
        // 删除操作
        public void delete(int key) {
            root.delete(key);
        }
    
        // 内部节点
        private abstract class Node {
            List<Integer> keys;
    
            abstract String search(int key);
    
            abstract Node insert(int key, String value);
    
            abstract void delete(int key);
        }
    
        // 叶子节点
        private class LeafNode extends Node {
            List<String> values;
            LeafNode next;
    
            LeafNode() {
                keys = new ArrayList<>();
                values = new ArrayList<>();
                next = null;
            }
    
            @Override
            String search(int key) {
                int index = keys.indexOf(key);
                if (index != -1) {
                    return values.get(index);
                } else {
                    return null;
                }
            }
    
            @Override
            Node insert(int key, String value) {
                int index = 0;
                while (index < keys.size() && keys.get(index) < key) {
                    index++;
                }
                keys.add(index, key);
                values.add(index, value);
    
                if (keys.size() > degree) {
                    return splitLeaf();
                } else {
                    return this;
                }
            }
    
            @Override
            void delete(int key) {
                int index = keys.indexOf(key);
                if (index != -1) {
                    keys.remove(index);
                    values.remove(index);
                }
            }
    
            private Node splitLeaf() {
                LeafNode newLeaf = new LeafNode();
                int mid = keys.size() / 2;
    
                newLeaf.keys.addAll(keys.subList(mid, keys.size()));
                newLeaf.values.addAll(values.subList(mid, values.size()));
    
                keys.subList(mid, keys.size()).clear();
                values.subList(mid, values.size()).clear();
    
                newLeaf.next = this.next;
                this.next = newLeaf;
    
                return newLeaf;
            }
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75
    • 76
    • 77
    • 78
    • 79
    • 80
    • 81
    • 82
    • 83
    • 84
    • 85
    • 86
    • 87
    • 88
    • 89
    • 90
    • 91
    • 92
    • 93
    • 94
    • 95
    • 96
    • 97
    • 98
    • 99
    • 100
    • 101

    这只是一个简单的B+树实现示例,实际上的实现可能需要更多的细节和优化,特别是在节点分裂、合并和平衡等方面。请注意,B+树是一种复杂的数据结构,实际用于生产环境中的数据库系统通常会有更复杂和高效的实现。此示例仅用于演示B+树的基本概念和结构。

    跳表简易代码

    跳表(Skip List)是一种有序数据结构,类似于平衡树(如红黑树),用于实现快速的插入、删除和搜索操作。相对于平衡树,跳表的实现较为简单,并且在某些情况下具有相似的性能。

    以下是一个简单的Java实现跳表的示例,包括一些常用方法:

    import java.util.Random;
    
    public class SkipList {
        private static final int MAX_LEVEL = 32;
        private Node head;
        private int level;
    
        public SkipList() {
            this.head = new Node(Integer.MIN_VALUE);
            this.level = 1;
        }
    
        public boolean search(int target) {
            Node current = head;
    
            for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {
                while (current.next[i] != null && current.next[i].value < target) {
                    current = current.next[i];
                }
    
                if (current.next[i] != null && current.next[i].value == target) {
                    return true;
                }
            }
    
            return false;
        }
    
        public void insert(int num) {
            int newLevel = randomLevel();
            Node newNode = new Node(num, newLevel);
    
            Node current = head;
    
            for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {
                while (current.next[i] != null && current.next[i].value < num) {
                    current = current.next[i];
                }
    
                if (i < newLevel) {
                    newNode.next[i] = current.next[i];
                    current.next[i] = newNode;
                }
            }
    
            if (newLevel > level) {
                for (int i = level; i < newLevel; i++) {
                    head.next[i] = newNode;
                }
                level = newLevel;
            }
        }
    
        public boolean erase(int num) {
            boolean deleted = false;
            Node current = head;
    
            for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {
                while (current.next[i] != null && current.next[i].value < num) {
                    current = current.next[i];
                }
    
                if (current.next[i] != null && current.next[i].value == num) {
                    current.next[i] = current.next[i].next[i];
                    deleted = true;
                }
            }
    
            return deleted;
        }
    
        private int randomLevel() {
            int level = 1;
            Random rand = new Random();
    
            while (rand.nextInt(2) == 1 && level < MAX_LEVEL) {
                level++;
            }
    
            return level;
        }
    
        private class Node {
            int value;
            Node[] next;
    
            Node(int value) {
                this.value = value;
                this.next = new Node[MAX_LEVEL];
            }
    
            Node(int value, int level) {
                this.value = value;
                this.next = new Node[level];
            }
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75
    • 76
    • 77
    • 78
    • 79
    • 80
    • 81
    • 82
    • 83
    • 84
    • 85
    • 86
    • 87
    • 88
    • 89
    • 90
    • 91
    • 92
    • 93
    • 94
    • 95
    • 96
    • 97

    这是一个简单的跳表实现示例,包含了搜索、插入和删除等基本操作。跳表的核心思想是通过多层索引来实现快速查找,每一层都是一个有序链表。这个示例中的randomLevel()方法用于生成一个随机的层数,以控制跳表的平衡性。

    请注意,实际的跳表实现可能会包含更多细节和优化,特别是在插入和删除操作时需要维护跳表的平衡性。此示例仅用于演示跳表的基本概念和结构。

  • 相关阅读:
    Tested采访扎克伯格:揭秘四款VR原型机更多细节
    3C数字钥匙技术规范解读
    吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络(Sequence Models)
    蓝牙资讯|三星推迟发布智能戒指Galaxy Ring,智能穿戴小型化是大趋势
    HCIP-R&S By Wakin自用笔记(2)OSPF之OSPF回顾、虚连接
    Unity AudioClip和PCM音频数据的转化
    全网最全的AItium Designer 16下载资源与安装步骤
    Java高级编程—注解
    fastapi_No.11_依赖项(1)
    MySQL-数据库优化策略概述
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_51663233/article/details/133687870