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前边咱们先容了 哈希索引 和 LSM树索引 ，它们齐基于日记结构式的数据文献。天然工程界对这种索引的认同度正有增无已，但还远不是最受接待的索引时代。
那么，现在应用最广的索引时代又是什么呢?
您可能早就有所耳闻——这便是本文要探讨的 B树( b-tree )索引。B树不错说是数据库索引时代中的武林盟主，莽撞几十年长盛不衰，必定有它我方的独门诀要。
索引结构跟咱们在 LSM树 一节中提到的 SSTable 一样，B树亦然将数据组织成有序口头，因此支执领域查询。尽管如斯，它们的底层结构却十足不同，B树有我方独有的想象形而上学。
日记结构式索引将数据分红大小可调度的分段，不时是几兆或更大，然后再法例写入磁盘。而B树则所以 块( block )为单元来组织数据，块大小是固定的，不时是 4KB ，也不错更大。这种想象更迫临磁盘的硬件结构，因为磁盘也所以块为单元来读写数据的。
出于性能方面研究，诡计机不时以一定字节数(如 4KB )为单元来存取数据。在不同的场景有不同的叫法：磁盘数据一般称为 块 ( block )，内存数据一般称为 页( page )。这两种场景数据库均有波及，因而术语不错混用。
磁盘中的每个数据块齐有一个独一的地址，因此数据块间不错彼此援用，有点像内存中的指针。因此，咱们不错用这种方式，将数据块组织成一棵树——B树( b-tree )。
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如上图，为简化询查，咱们假定数据库记载唯有两个字段：一个是索引键，类型为整数;另一个是值。数据按索引键排序，循序保存在一个数据块中，如蓝色数据块所示。
紫色部分数据块为索引，它将索引键的领域鉴识为多个区间;每个区间保存着另一个数据块的地址( ref )，暗示该领域内的数据，不错通过 ref 指向的数据块找到。上图中红色的 ref 暗示， 之间的数据，不错通过其左下方的另一个索引数据块找到。
淌若子领域内的数据记载还好多，单个数据块容纳不下，ref 便指向另一个索引块，进一步将数据领域分小;淌若子领域内的数据记载未几，一个数据块就能装下，ref 便奏凯指向数据。
这么一来，ref 就将数据块组织成一棵多叉树，数据块主要分为两种：
一种用于保存数据记载，如上图蓝色部分，位于树的 叶子节点 ，简称 数据块 ; 一种用于保存索引，如上图紫色部分，位于树的的 里面节点，简称 索引块 ;从树的根节点索引块开赴，凭证数据键场所领域的 ref 逐层往下找，即可定位到数据记载。举个例子，当查询键为 400 的记载时，搜索旅途如绿色箭头线所示：
从根索引块开赴，400 落在区间 [343, 470) ，凭证该区间 ref 找到下一级;
来到下一个索引块，400 落在区间 [384, 412) ，凭证该区间 ref 找到下一级;
最终来到蓝色的数据块，待查找的数据记载就在里面;
皇冠客服飞机：@seo3687 领域查询为了支执领域查询，数据库将数据记载排过序后才保存到数据块，相邻数据块间则通过双向链表指针贯穿在整个。
这么一来，数据库只消先定位界限元素，然后以此为伊始遍历数据即可：
淌若查询要求为小于，则从后往前遍历数据;
淌若查询要求为大于，则从前去后遍历数据;
如上图，以查询大于等于 400 且小于 420 的数据为例：
数据库定位到键值为 400 的数据记载，如红框所示;
皇冠体育怎么样数据库搜检本数据块内 400 以后的记载，烦躁小于 420 则取出;
数据库凭证链表指针找到下一个数据块，无间搜检里面的数据记载，烦躁小于 420 则取出;
数据库类似步伐 3 ，一一往后遍历数据块，直到少见据记载大于等于 420 ;
分支因子咱们小心到，B树是一种多叉树。那么，欧博体育投注为什么不成用最浅易的二叉树呢?
现实上，每个树节点最多不错有些许个分叉，是树的一个荒谬难受的性情—— 分支因子( branching factor )。咱们知说念，在数据记载数一定的前提下，树的分支因子越大，高度越低。
咱们使用排序树来查找数据时，从根节点运转不断搜索，最终来到叶子节点。换句话讲，咱们需要搜检的节点数，其实便是树的高度。
而数据库数据需要执久化并保存在磁盘里面，那磁盘有什么特色呢?
磁盘 IO 比较慢，行恶例的磁盘 IO 更是如斯; 磁盘 IO 以 块( block )为数据单元，单次 IO 老是读写整个块;在排序树中搜索数据，显着是闹翻读，而不是法例读。因为咱们无法保证 ref 指向的数据块就在刻下块背面，磁盘不时只可再行 寻说念( seek )后才略读取数据。由于磁盘寻说念很慢很慢，IO 次数必须尽量减少，因此树的高度应该尽量压低。
另一方面，磁盘以块为单元读写数据，一个块不错保存好多分支信息。淌若一个块只保存两个分支，那就花费了。因为就算只保存两个分支，读的期间照旧必须整块读，支出是一样的。因此，不如尽量普及分支数，这么还能减低树的高度，进而减少 IO 次数。
不时 4KB 大的数据块不错保存多达 500 个分支，淌若树的高度为 3 ，不错撑执多达 个数据，向上一亿。有兴致的是数据库根索引块不时缓存在内存中，这么只需 2 次 IO 操作即可从向上 1 亿数据中找到念念要的阿谁。
皇冠账号总而言之，B树确实便是为磁盘量身定制的数据结构，它充分地垄断了磁盘的特色：
磁盘以块为单元读写数据，B树就以块为节点，组织成多叉树;
网站错误提示磁盘 IO 很慢，B树就通过普及分支因子，缩短树的高度，减少 IO 次数;
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写操作数据库写操作分为两种，一种是 更新( update )，一种是 插入( insert )。
淌若要更新数据库中的已有记载，先搜索B树找到包含该记载的数据块(叶子节点)。然后修改数据块的记载值，再将个数据块写回磁盘。由于数据块仅仅内容改革了，位置不变，因此B树中任何对该数据块的援用仍然灵验。
淌若要插入一条新记载，相同先搜索B树，找到数据领域包含新记载的数据块(叶子节点)。淌若数据块还有饱和空间，就将新记载添加干预并保存到磁盘即可。淌若数据块优游空间不及，则需要将其分裂为两个：
如上图，以插入 399 为例：由于贪图数据块照旧存满，需要将其分裂为两个。分裂后的数据块齐唯有一半数据，新记载保存在其中的一个。
淌若新记载的键相对较小，则保存在左边的数据块;不然就保存在右边的数据块。399 跟该领域的其他数据比较较小，因此保存在左边数据块。
由于数据块发生了分裂，因此它们的父节点需要更新，以便记载最新的数据领域和分支信息。
太阳城集团黄色链接B树算法不错保证树的 均衡( balanced )：一棵包含 个键的B树，高度不向上 ，不然树的性能会大打扣头。不时一棵 3 层或 4 层深的B树即可容纳数据库所少见据，因此查询时毋庸遍历太无数据块，性能相对较好。
至此，三种主流的数据库索引时代照旧全部先容实现。除了本节先容的B树索引，其他两种分别是：
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哈希索引 LSM树索引
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