一、常见的搜索结构
适合做内查找：
以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景。如果数据量很大，比如有 100G 数据，无法一次放进内存中，那就只能放在磁盘上了。
如果放在磁盘上，有需要搜索某些数据，那么如果处理呢？
那么我们可以考虑将存放关键字及其映射的数据的地址放到一个内存中的搜索树的节点中，那么要访问数据时，先取这个地址去磁盘访问数据。
适合做外查找：B树系列
1、使用平衡二叉树搜索树的缺陷
平衡二叉树搜索树的高度是 logN，这个查找次数在内存中是很快的。但是当数据都在磁盘中时，访问磁盘速度很慢，在数据量很大时，logN 次的磁盘访问是一个难以接受的结果。
2、使用哈希表的缺陷
哈希表的效率很高是 O(1)，但是一些极端场景下某个位置冲突很多，导致访问次数剧增，也是难以接受的。
那如何加速对数据的访问呢？
- 提高 IO 的速度（SSD 相比传统机械硬盘快了不少，但是还是没有得到本质性的提升）。
- 降低树的高度 —— 多叉树平衡树。
在平衡搜索树的基础上找优化空间：
- 压缩高度，二叉变多叉。
- 一个节点里面有多个关键字及映射的值。
二、B树 的概念
1970 年，R.Bayer 和 E.mccreight 提出了一种适合外查找的树，它是一种平衡的多叉树，称为 B树（后面有一个 B 的改进版本 B+树，有些地方的 B树写的是 B-树）
注意 ：不要误读成 “B减树”。
一棵 m 阶（m>2）的 B树，是一棵平衡的 M 路平衡搜索树，可以是空树或者满足以下性质：
- 根节点至少有两个孩子。
- 每个分支节点都包含 k-1 个关键字和 k 个孩子，其中 ceil(m/2) ≤ k ≤ m（ceil 是向上取整函数）。
- 每个叶子节点都包含 k-1 个关键字，其中 ceil(m/2) ≤ k ≤ m。
- 所有的叶子节点都在同一层。
- 每个节点中的关键字从小到大排列，节点当中 k-1 个元素正好是 k 个孩子包含的元素的值域划分。
- 每个结点的结构为 (n, A0, K1, A1, K2, A2, …, Kn, An )。其中，Ki (1≤i≤n) 为关键字，且 Ki<Ki+1 (1≤i≤n-1)。Ai (0≤i≤n) 为指向子树根结点的指针，且 Ai 所指子树所有结点中的关键字均小于 Ki+1。n 为结点中关键字的个数，满足 ceil(m/2)-1≤n≤m-1。
三、B-树 的插入分析
为了简单起见，假设 M=3，即三叉树。每个节点中存储两个数据，两个数据可以将区间分割成三个部分，因此节点应该有三个孩子，为了后续实现简单期间，节点的结构如下：
注意：孩子永远比数据多一个。
用序列 {53, 139, 75, 49, 145, 36, 101} 构建 B树的过程如下：
天然平衡，向右和向上生长，根节点分裂，增加一层。
新插入的节点一定是在叶子节点插入，叶子节点没有孩子，不影响关键字和孩子的关系。
叶子节点满了，分裂出一个兄弟，提取中位数，向父亲插入一个值和一个孩子。
插入过程总结：
- 如果树为空，直接插入新节点中，该节点为树的根节点。
- 树非空，找待插入元素在树中的插入位置（注意：找到的插入节点位置一定在叶子节点中）。
- 检测是否找到插入位置（假设树中的 key 唯一，即该元素已经存在时则不插入）。
- 按照插入排序的思想将该元素插入到找到的节点中。
- 检测该节点是否满足 B-树的性质：即该节点中的元素个数是否等于 M，如果小于则满足。
- 如果插入后节点不满足 B树的性质，需要对该节点进行分裂：申请新节点，找到该节点的中间位置，将该节点中间位置右侧的元素以及其孩子搬移到新节点中，将中间位置元素以及新节点往该节点的双亲节点中插入，即继续 4。
- 如果向上已经分裂到根节点的位置，插入结束。
四、B-树 的插入实现
1、B-树 的节点设计
// M叉树：即一个节点最多有M个孩子，M-1个数据域
template<class K, size_t M>
struct BTreeNode
{
//K _keys[M - 1];
//BTreeNode<K, M>* _subs[M];
// 为了方便插入以后再分裂，多给一个空间
K _keys[M]; // 存放元素
BTreeNode<K, M>* _subs[M+1]; // 存放孩子节点，注意：孩子比数据多一个
BTreeNode<K, M>* _parent;
size_t _n; // 记录实际存储多个关键字
BTreeNode()
{
for (size_t i = 0; i < M; ++i)
{
_keys[i] = K();
_subs[i] = nullptr;
}
_subs[M] = nullptr;
_parent = nullptr;
_n = 0;
}
};2、插入 key 的过程
按照插入排序的思想插入 key。
void InsertKey(Node* node, const K& key, Node* child)
{
// 按照插入排序思想插入key
int end = node->_n - 1;
while (end >= 0)
{
if (key < node->_keys[end])
{
// 将key和他的右孩子往右搬移一个位置
node->_keys[end + 1] = node->_keys[end];
node->_subs[end + 2] = node->_subs[end + 1];
end--;
}
else
break;
}
// 插入key以及新分裂出的节点
node->_keys[end + 1] = key;
node->_subs[end + 2] = child;
// 更新节点的双亲
if (child)
child->_parent = node;
node->_n++;
}注意：在插入 key 的同时，可能还要插入新分裂出来的节点。
3、B-树 的插入实现
bool Insert(const K& key)
{
// 如果树为空，直接插入
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node;
_root->_keys[0] = key;
_root->_n++;
return true;
}
// key已经存在，不插入
pair<Node*, int> ret = Find(key);
if (ret.second >= 0)
{
return false;
}
// 如果没有找到，find顺便带回了要插入的那个叶子节点
// 循环每次往cur插入newkey和child
Node* parent = ret.first;
K newKey = key;
Node* child = nullptr;
while (1)
{
// 将key插入到parent所指向的节点中
InsertKey(parent, newKey, child);
// 满了就要分裂；没有满，插入就结束
if (parent->_n < M)
{
return true;
}
else
{
size_t mid = M / 2;
// 分裂一半[mid+1, M-1]给兄弟
Node* brother = new Node;
// 将中间位置右侧的元素以及孩子搬移到新节点中
size_t j = 0;
size_t i = mid + 1;
for (; i <= M - 1; i++)
{
// 分裂拷贝key和key的左孩子
brother->_keys[j] = parent->_keys[i];
brother->_subs[j] = parent->_subs[i];
// 跟新孩子节点的双亲
if (parent->_subs[i])
{
parent->_subs[i]->_parent = brother;
}
j++;
// 拷走重置一下方便观察
parent->_keys[i] = K();
parent->_subs[i] = nullptr;
}
// 注意：还有最后一个右孩子拷给(孩子比关键字多搬移一个)
brother->_subs[j] = parent->_subs[i];
if (parent->_subs[i])
{
parent->_subs[i]->_parent = brother;
}
parent->_subs[i] = nullptr;
brother->_n = j;
// 更新parent节点的剩余数据个数
parent->_n -= (brother->_n + 1);
K midKey = parent->_keys[mid];
parent->_keys[mid] = K();
// 如果刚刚分裂是根节点，需要重新申请一个新的根节点，
// 将中间位置数据以及分裂出的新节点，插入到新的根节点中，插入结束
if (parent->_parent == nullptr)
{
_root = new Node;
_root->_keys[0] = midKey;
_root->_subs[0] = parent;
_root->_subs[1] = brother;
_root->_n = 1;
parent->_parent = _root;
brother->_parent = _root;
break;
}
else // 如果分裂的节点不是根节点，将中间位置数据以及新分裂出的节点继续向parent的双亲中进行插入
{
// 转换成往parent->parent去插入parent->[mid]和brother
newKey = midKey;
child = brother;
parent = parent->_parent;
}
}
}
return true;
}4、B-树 的简单验证
对 B树 进行中序遍历，如果能得到一个有序的序列，说明插入正确。
void _InOrder(Node* cur)
{
if (cur == nullptr)
return;
// 左 根 左 根 ... 右
size_t i = 0;
for ( ; i < cur->_n; ++i)
{
_InOrder(cur->_subs[i]); // 左子树
cout << cur->_keys[i] << " "; // 根
}
_InOrder(cur->_subs[i]); // 最后的那个右子树
}5、B-树 的性能分析
对于一棵节点为 N 度为 M 的 B-树，查找和插入需要$log{M-1}N$~$log{M/2}N$次比较，这个很好证明：对于度为 M 的 B-树，每一个节点的子节点个数为 M/2 ~(M-1) 之间，因此树的高度应该在要 log(M-1)N 和 log(M/2)N 之间，在定位到该节点后，再采用二分查找的方式可以很快的定位 到该元素。 B-树 的效率是很高的，对于 N = 62*1000000000 个节点，如果度 M 为 1024，则 log(M/2)N <= 4，即在 620 亿个元素中，如果这棵树的度为 1024，则需要小于 4 次即可定位到该节点，然后利用 二分查找可以快速定位到该元素，大大减少了读取磁盘的次数。五、B+树 & B*树
1、B+树
B+树 是 B树 的变形，是在 B树 基础上优化的多路平衡搜索树，B+树 的规则跟 B树 基本类似，但是又在 B树 的基础上做了以下几点改进优化：
- 分支节点的子树指针与关键字个数相同。
- 分支节点的子树指针 p[i] 指向关键字值大小在 [k[i]，k[i+1]) 区间之间。
- 所有叶子节点增加一个链接指针链接在一起。
- 所有关键字及其映射数据都在叶子节点出现。
分支节点跟叶子节点有重复的值，分支节点村的是叶子节点的索引。
父亲中存的是孩子节点中的最小值做索引。
分支节点可以只存储 key，那么分支节点比较小，分支节点映射的磁盘数据块就可以尽快加载到 Cache。
叶子节点存 key/value。
（1）B+树 的特性
- 所有关键字都出现在叶子节点的链表中，且链表中的节点都是有序的。
- 不可能在分支节点中命中。
- 分支节点相当于是叶子节点的索引，叶子节点才是存储数据的数据层。
B+树 的插入过程跟 B树 基本是类似的，细节区别在于：第一次插入两层节点，一层做分支，一层做根。
后面一样往叶子节点去插入，插入满了以后，分裂一半给兄弟，转换成往父亲插入一个 key 和一个孩子，孩子就是兄弟，key 是兄弟的第一个最小值得 key。
（2）总结
- 简化 B树 孩子比关键字多一个的规则，变成相等。
- 所有值都在叶子上，方便遍历查找所有值。
2、B*树
B*树 是 B+树 的变形，在 B+树 的非根和非叶子节点再增加指向兄弟节点的指针。
（1）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。
（2）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。
3、总结
- B树：有序数组 + 平衡多叉树。
- B+树：有序数组链表 + 平衡多叉树。
- B*树：一棵更丰满的，空间利用率更高的 B+树。
六、B-树 的应用
1、索引
B-树 最常见的应用就是用来做索引。索引通俗的说就是为了方便用户快速找到所寻之物，比如：书籍目录可以让读者快速找到相关信息，hao123 网页导航网站，为了让用户能够快速的找到有价值的分类网站，本质上就是互联网页面中的索引结构。
MySQL 官方对索引的定义为：索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构，简单来说：索引就是数据结构。
当数据量很大时，为了能够方便管理数据，提高数据查询的效率，一般都会选择将数据保存到数据库。因此数据库不仅仅是帮助用户管理数据，而且数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，该数据结构就是索引。
B+树 做主键索引相比 B树 的优势：
- B+树 所有的值都在其叶子节点上，遍历方便，方便区间查找。
- 对于没有建立索引的字段，全表扫描的遍历很方便。
- 分支节点只存储 key，一个分支节点的空间占用更小，可以尽可能加载到缓存中。
B树 的优势：不需要遍历到叶子节点就能找到值，而 B+树 一定要遍历到叶子节点。但是 B+树 的高度足够低，所以二者差别并不大。
2、MySQL 索引简介
mysql 是目前非常流行的开源关系型数据库，不仅是免费的，可靠性高，速度也比较快，而且拥有灵活的插件式存储引擎，如下：
MySQL 中索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。
注意 ：索引是基于表的，而不是基于数据库的。
（1）MyISAM
MyISAM 引擎是 MySQL 5.5.8 版本之前默认的存储引擎，不支持事务，支持全文检索，使用 B+Tree 作为索引结构，叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址（方便索引树和主键树映射同样的数据），其结构如下：
建表的主键就是 B+树 的 key，B+树 的 value 事存储一行数据的磁盘地址。
分支节点也需要存到磁盘中，因为数据量大的话，内存是存不下的。分支节点中应该是一个磁盘地址，但是分支节点理论应该尽量被缓存到 Cache。
上图是以 Col1 为主键，MyISAM 的示意图，可以看出 MyISAM 的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在 MyISAM 中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求 key 是唯一的，而辅助索引的 key 可以重复。如果想在 Col2 上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示：
同样也是一棵 B+Tree，data 域保存数据记录的地址。因此，MyISAM 中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址，读取相应数据记录。MyISAM 的索引方式也叫做 “非聚集索引” 的。
（2）InnoDB
InnoDB 存储引擎支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理的应用，从 MySQL 5.5.8 版本开始，InnoDB 存储引擎是默认的存储引擎。InnoDB 支持 B+树 索引、全文索引、哈希索引。但 InnoDB 使用 B+Tree 作为索引结构时，具体实现方式却与 MyISAM 截然不同。
第一个区别是 InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。MyISAM 索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而 InnoDB 索引，表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，这棵树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键，因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。
上图是 InnoDB 主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。因为 InnoDB 的数据文件本身要按主键聚集，所以 InnoDB 要求表必须有主键（MyISAM 可以没有），如果没有显式指定，则 MySQL 系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则 MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为 6 个字节，类型为长整型。
InnoDB 建立索引时，索引树的叶子节点和主键树的叶子节点中的数据不一样，没有办法进行直接映射。
第二个区别是 InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址，所有辅助索引都引用主键作为 data 域。
聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
参考资料：【高阶数据结构】MySQL 索引背后的数据结构及算法原理-CSDN博客
标签：结点,parent,插入,--,索引,key,数据结构,高阶,节点 From： https://blog.csdn.net/weixin_74531333/article/details/138662004