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[TOC] ### B树 ***** #### B树定义 B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。我们描述一颗B树时需要指定它的阶数,阶数表示了一个结点最多有多少个孩子结点,一般用字母m表示阶数。当m取2时,就是我们常见的二叉搜索树。 ` ` 一颗m阶的B树定义如下: 1)每个结点最多有m-1个关键字。 2)根结点最少可以只有1个关键字。 3)非根结点至少有Math.ceil(m/2)-1个关键字。 4)每个结点中的关键字都按照从小到大的顺序排列,每个关键字的左子树中的所有关键字都小于它,而右子树中的所有关键字都大于它。 5)所有叶子结点都位于同一层,或者说根结点到每个叶子结点的长度都相同。 ` ` ![UTOOLS1586155683371.png](https://user-gold-cdn.xitu.io/2020/4/6/1714e3f00cb1d8f8?w=691&h=291&f=png&s=22139) 上图是一颗阶数为4的B树。在实际应用中的B树的阶数m都非常大(通常大于100),所以即使存储大量的数据,B树的高度仍然比较小。每个结点中存储了关键字(key)和关键字对应的数据(data),以及孩子结点的指针。**我们将一个key和其对应的data称为一个记录**。**但为了方便描述,除非特别说明,后续文中就用key来代替(key, value)键值对这个整体**。在数据库中我们将B树(和B+树)作为索引结构,可以加快查询速速,此时B树中的key就表示键,而data表示了这个键对应的条目在硬盘上的逻辑地址。 ` ` #### B树的基本操作 ***** ##### B树的插入操作 插入操作是指插入一条记录,即(key, value)的键值对。如果B树中已存在需要插入的键值对,则用需要插入的value替换旧的value。若B树不存在这个key,则一定是在叶子结点中进行插入操作。 1)根据要插入的key的值,找到叶子结点并插入。 2)判断当前结点key的个数是否小于等于m-1,若满足则结束,否则进行第3步。 3)以结点中间的key为中心分裂成左右两部分,然后将这个中间的key插入到父结点中,这个key的左子树指向分裂后的左半部分,这个key的右子支指向分裂后的右半部分,然后将当前结点指向父结点,继续进行第3步。 ` ` 示例: ` ` ##### B树的删除操作: 删除操作是指,根据key删除记录,如果B树中的记录中不存对应key的记录,则删除失败。 1)如果当前需要删除的key位于非叶子结点上,则用后继key(这里的后继key均指后继记录的意思)覆盖要删除的key,然后在后继key所在的子支中删除该后继key。此时后继key一定位于叶子结点上,这个过程和二叉搜索树删除结点的方式类似。删除这个记录后执行第2步 2)该结点key个数大于等于Math.ceil(m/2)-1,结束删除操作,否则执行第3步。 3)如果兄弟结点key个数大于Math.ceil(m/2)-1,则父结点中的key下移到该结点,兄弟结点中的一个key上移,删除操作结束。 ` ` 否则,将父结点中的key下移与当前结点及它的兄弟结点中的key合并,形成一个新的结点。原父结点中的key的两个孩子指针就变成了一个孩子指针,指向这个新结点。然后当前结点的指针指向父结点,重复上第2步。 有些结点它可能即有左兄弟,又有右兄弟,那么我们任意选择一个兄弟结点进行操作即可。 ` ` ### B+树 ***** #### B+树的定义 即关键字个数比孩子结点个数小1,这种方式是和B树基本等价的。上图就是一颗阶数为4的B+树。 ![UTOOLS1586156989919.png](https://user-gold-cdn.xitu.io/2020/4/6/1714e52f4153d983?w=530&h=252&f=png&s=23194) B+树的特点: 1)B+树包含2种类型的结点:内部结点(也称索引结点)和叶子结点。根结点本身即可以是内部结点,也可以是叶子结点。根结点的关键字个数最少可以只有1个。 2)B+树与B树最大的不同是内部结点不保存数据,只用于索引,所有数据(或者说记录)都保存在叶子结点中。 3) m阶B+树表示了内部结点最多有m-1个关键字(或者说内部结点最多有m个子树),阶数m同时限制了叶子结点最多存储m-1个记录。 4)内部结点中的key都按照从小到大的顺序排列,对于内部结点中的一个key,左树中的所有key都**小于**它,右子树中的key都**大于等于**它。叶子结点中的记录也按照key的大小排列。 5)每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针,叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 ` ` #### B+树的基本操作 ***** ##### B+树的插入操作 1)若为空树,创建一个叶子结点,然后将记录插入其中,此时这个叶子结点也是根结点,插入操作结束。 2)针对叶子类型结点:根据key值找到叶子结点,向这个叶子结点插入记录。插入后,若当前结点key的个数小于等于m-1,则插入结束。否则将这个叶子结点分裂成左右两个叶子结点,左叶子结点包含前m/2个记录,右结点包含剩下的记录,将第m/2+1个记录的key进位到父结点中(父结点一定是索引类型结点),进位到父结点的key左孩子指针向左结点,右孩子指针向右结点。将当前结点的指针指向父结点,然后执行第3步。 3)针对索引类型结点:若当前结点key的个数小于等于m-1,则插入结束。否则,将这个索引类型结点分裂成两个索引结点,左索引结点包含前(m-1)/2个key,右结点包含m-(m-1)/2个key,将第m/2个key进位到父结点中,进位到父结点的key左孩子指向左结点, 进位到父结点的key右孩子指向右结点。将当前结点的指针指向父结点,然后重复第3步。 ##### B+树的删除操作 如果叶子结点中没有相应的key,则删除失败。否则执行下面的步骤 1)删除叶子结点中对应的key。删除后若结点的key的个数大于等于Math.ceil(m-1)/2 – 1,删除操作结束,否则执行第2步。 2)若兄弟结点key有富余(大于Math.ceil(m-1)/2 – 1),向兄弟结点借一个记录,同时用借到的key替换父结(指当前结点和兄弟结点共同的父结点)点中的key,删除结束。否则执行第3步。 3)若兄弟结点中没有富余的key,则当前结点和兄弟结点合并成一个新的叶子结点,并删除父结点中的key(父结点中的这个key两边的孩子指针就变成了一个指针,正好指向这个新的叶子结点),将当前结点指向父结点(必为索引结点),执行第4步(第4步以后的操作和B树就完全一样了,主要是为了更新索引结点)。 4)若索引结点的key的个数大于等于Math.ceil(m-1)/2 – 1,则删除操作结束。否则执行第5步 5)若兄弟结点有富余,父结点key下移,兄弟结点key上移,删除结束。否则执行第6步 6)当前结点和兄弟结点及父结点下移key合并成一个新的结点。将当前结点指向父结点,重复第4步。 >注意,通过B+树的删除操作后,索引结点中存在的key,不一定在叶子结点中存在对应的记录。 ### 应用场景