Balanced Tree

這個就是我們的多路平衡查找樹，叫做B Tree（B 代表平衡）

跟AVL 樹一樣，B 樹在枝節點和葉子節點存儲鍵值、數據地址、節點引用。

它有一個特點：分叉數（路數）永遠比關鍵字數多1。比如我們畫的這棵樹，每個節點存儲兩個關鍵字，那么就會有三個指針指向三個子節點。

?B Tree 的查找規則是什么樣的呢？

比如我們要在這張表里面查找15。

因為15 小于17，走左邊。

因為15 大于12，走右邊。

在磁盤塊7 里面就找到了15，只用了3 次IO。

這個是不是比AVL 樹效率更高呢？

那B Tree 又是怎么實現一個節點存儲多個關鍵字，還保持平衡的呢？跟AVL 樹有什么區別？

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

比如Max Degree（路數）是3 的時候，我們插入數據1、2、3，在插入3 的時候，本來應該在第一個磁盤塊，但是如果一個節點有三個關鍵字的時候，意味著有4 個指針，子節點會變成4 路，所以這個時候必須進行分裂。把中間的數據2 提上去，把1 和3 變成2 的子節點。

如果刪除節點，會有相反的合并的操作。

注意這里是分裂和合并，跟AVL 樹的左旋和右旋是不一樣的。

我們繼續插入4 和5，B Tree 又會出現分裂和合并的操作。

從這個里面我們也能看到，在更新索引的時候會有大量的索引的結構的調整，所以解釋了為什么我們不要在頻繁更新的列上建索引，或者為什么不要更新主鍵。

節點的分裂和合并，其實就是InnoDB 頁的分裂和合并。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的多路平衡查找树（B Tree）（分裂、合并）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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