大数据计数原理1+0=1这你都不会算(五)

大数据
从根节点开始搜索,找到其中一个子树,然后继续遍历,直到叶子节点。遍历叶子节点的所有数据,从而找到对应的数据。若需要附属数据,则直接拿卫星数据。若需要继续遍历这棵树,则使用next指针进行树的遍历。

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Hello哈,又好久没聊大数据相关的东西了,是不是又忘记了吖?这次聊聊B-树的升级版,B+树。前面的内容小伙伴可以回顾一下。

大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)

大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)

大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)

大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)

所谓B+树,跟B-树主要有这么几个差别。

1、只有叶子节点会保存数据,根节点和子节点都只把子树最小的值(或***值)作为索引

2、t阶B+树,除根节点外,每个子节点最多可以保有2t个关键字(索引或数据)

3、叶子节点除了数据外,还有卫星数据(比如一些属性啊什么的)

4、每个叶子节点都有指向下一叶子节点的指针,方便遍历和range 搜索。

怎么去找到一个数据呢?

从根节点开始搜索,找到其中一个子树,然后继续遍历,直到叶子节点。遍历叶子节点的所有数据,从而找到对应的数据。若需要附属数据,则直接拿卫星数据。若需要继续遍历这棵树,则使用next指针进行树的遍历。

那现在有哪些成熟的场景在用B+树呢?

1、数据库索引。

比如Mysql,Oracle等。

2、文件系统索引。

比如NTFS。

3、搜索引擎索引。

比如Lucene以前用B+,现在用FST(Finite State Transducer)了

ElasticSearch是基于Lucene,也就随着变了。

那为什么这些场景会使用B+树呢?跟B-树比起来又有什么差别?

1、搜索更加稳定。B+树的一切搜索都需要付出树的高度那么多的次数来进行遍历,而B-树可能快也可能慢。

2、数据存储更加密集。B+树的一切数据都存在叶子节点中,不同与B-树的数据非常分散,所以同一块硬盘可以比B-树种存储的数据更加集中连续,这样磁盘的手臂就不需要移动太远。

3、数据附属有了根基。B+树的叶子节点有卫星数据,可以用来存放一些不需要被索引但是需要被查询出来的数据,比如数据库的整一行数据。

4、树的遍历更加方便。B+树的叶子节点中,有指向下一个叶子节点的指针。与B-树比较,B-树在遍历的时候只能遍历整棵树进行多个IO操作,而B+树只需要顺序往下对比即可。因为叶子节点都是有序的,所以作为范围查找也比较方便。

那问题来了,这跟大数据计数又有什么关系呢?

请参照上一篇B-树,跟B-树一样。都是将数据存储起来,然后进行搜索,搜索不到就添加到树中。

下一篇可能理论性比较强了,知识难度跳跃性比较高,小伙伴们做好准备。

【本文为51CTO专栏作者“大蕉”的原创稿件,转载请通过作者微信公众号“一名叫大蕉的程序员”获取授权】

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责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO专栏
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