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B-树、B+树、B*树的区别

1、二叉搜索树性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);每个结点存储一个关键字;非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树。

1、二叉搜索树

       性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(LeftRight);每个结点存储一个关键字;非叶子结点的左指针指向小于其关键字的树,右指针指向大于其关键字的子树。

    搜索:从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字。

        性能:如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销。

2.外存储器—磁盘

    计算机存储设备一般分为两种:内存储器(main memory)和外存储器(external memory)。内存存取速度快,但容量小,价格昂贵,而且不能长期保存数据(在不通电情况下数据会消失)。

    外存储器—磁盘是一种直接存取的存储设备(DASD)。它是以存取时间变化不大为特征的。可以直接存取任何字符组,且容量大、速度较其它外存设备更快。

2.1磁盘的构造

    磁盘是一个扁平的圆盘(与电唱机的唱片类似)。盘面上有许多称为磁道的圆圈,数据就记录在这些磁道上。磁盘可以是单片的,也可以是由若干盘片组成的盘组,每一盘片上有两个面。如下图11.3中所示的6片盘组为例,除去最顶端和最底端的外侧面不存储数据之外,一共有10个面可以用来保存信息。

                           

    当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高速旋转,当磁道在读/写头(又叫磁头) 下通过时,就可以进行数据的读 / 写了。

    一般磁盘分为固定头盘(磁头固定)和活动头盘。固定头盘的每一个磁道上都有独立的磁头,它是固定不动的,专门负责这一磁道上数据的读/写。

    活动头盘 (如上图)的磁头是可移动的。每一个盘面上只有一个磁头(磁头是双向的,因此正反盘面都能读写)。它可以从该面的一个磁道移动到另一个磁道。所有磁头都装在同一个动臂上,因此不同盘面上的所有磁头都是同时移动的(行动整齐划一)。当盘片绕主轴旋转的时候,磁头与旋转的盘片形成一个圆柱体。各个盘面上半径相同的磁道组成了一个圆柱面,我们称为柱面。因此,柱面的个数也就是盘面上的磁道数。 

2.2磁盘的读/写原理和效率

    磁盘上数据必须用一个三维地址唯一标示:柱面号、盘面号、块号(磁道上的盘块)。

读/写磁盘上某一指定数据需要下面3个步骤:

    (1)  首先移动臂根据柱面号使磁头移动到所需要的柱面上,这一过程被称为定位或查找。

    (2)  如上图11.3中所示的6盘组示意图中,所有磁头都定位到了10个盘面的10条磁道上(磁头都是双向的)。这时根据盘面号来确定指定盘面上的磁道。

    (3) 盘面确定以后,盘片开始旋转,将指定块号的磁道段移动至磁头下。

经过上面三个步骤,指定数据的存储位置就被找到。这时就可以开始读/写操作了。访问某一具体信息,由3部分时间组成:

    ● 查找时间(seek time) Ts: 完成上述步骤(1)所需要的时间。这部分时间代价最高,最大可达到0.1s左右。

    ● 等待时间(latency time) Tl: 完成上述步骤(3)所需要的时间。由于盘片绕主轴旋转速度很快,一般为7200转/分(电脑硬盘的性能指标之一, 家用的普通硬盘的转速一般有5400rpm(笔记本)、7200rpm几种)。因此一般旋转一圈大约0.0083s。

    ● 传输时间(transmission time) Tt: 数据通过系统总线传送到内存的时间,一般传输一个字节(byte)大概0.02us=2*10^(-8)s

    磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块,同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上,以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数,避免过多的查找时间Ts

    所以,在大规模数据存储方面,大量数据存储在外存磁盘中,而在外存磁盘中读取/写入块(block)中某数据时,首先需要定位到磁盘中的某块,如何有效地查找磁盘中的数据,需要一种合理高效的外存数据结构,就是下面所要重点阐述的B-tree结构,以及相关的变种结构:B+-tree结构和B*-tree结构。

2、B-

        性质:是一种多路搜索树(并不是二叉的):

           1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2

           2.根结点的儿子数为[2, M]

           3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]

           4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)

           5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1

           6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i]

           7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

           8.所有叶子结点位于同一层;

    搜索:从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点;

     1.关键字集合分布在整颗树中;

     2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;

      3.搜索有可能在非叶子结点结束;

      4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;

      5.自动层次控制;

      6.由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿子,确保了结点的至少利用率,其最底搜索性能为lgN;

      7.B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关),没有B树平衡的问题;

     8.由于M/2的限制,在插入结点时,如果结点已满,需要将结点分裂为两个各占M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2兄弟结点合并;

3、B+

        性质:B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:

           1.其定义基本与B-树同,除了:

           2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;

           3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树B-树是开区间);

           4.为所有叶子结点增加一个链指针;

           5.所有关键字都在叶子结点出现;

        B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在

非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

        B+的特性:

           1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;

           2.不可能在非叶子结点命中;

           3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;

           4.更适合文件索引系统;

 4、B*

       B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

   B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2);

        B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;

        B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;

       所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高;

小结

        B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;

        B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;

        B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;

        B*树:在B+树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率1/2提高到2/3


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氤氲微凉521
这个家伙很懒,什么也没留下!
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