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手寫一個簡單的Database7

數(shù)據(jù)庫 其他數(shù)據(jù)庫
樹只是在我們分裂根節(jié)點的時候才會增加深度。每個葉子節(jié)點都有相同的深度和接近相同的數(shù)量的鍵值對兒,所以樹能夠保持平衡和快速的進(jìn)行查找。

Part 7 B-Tree簡介

B-tree是SQLite用來表示表和索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以B-tree是非常中心的想法。這個主題主要是介紹B-tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以不會有任何的代碼。

為什么說對于數(shù)據(jù)庫來說,樹是非常好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢?

  • 查找特定的value很快(對數(shù)時間花銷,loga N)
  • 插入一行或者對查詢到的數(shù)據(jù)刪除很快(再平衡使用常量時間)
  • 遍歷一個范圍內(nèi)的value很快(不像hash map)
  • B-tree不同于二叉樹(“B”可能代表發(fā)明人的名字,但也可以代表“Balanced”)。這里是一個B-tree例子:

圖片

B-Tree 例子(https://en.wikipedia.org/wiki/File:B-tree.svg)

不像二叉樹每個節(jié)點只能有兩個子節(jié)點,B-tree的每個節(jié)點可以有兩個以上的子節(jié)點。每個節(jié)點最多可以有 m 個子節(jié)點,其中 m 叫做樹的“order”(或者叫“階”)。為了保持樹的盡量平衡,我們還要求節(jié)點必須至少有 m / 2 個子節(jié)點(四舍五入)。

但還有一些例外:

  • 葉子節(jié)點沒有子節(jié)點
  • 根節(jié)點的子節(jié)點數(shù)可以少于m,但至少要有兩個
  • 如果根節(jié)點也是葉子節(jié)點(樹只有一個節(jié)點),那它有0個子節(jié)點

上面的描述的是一個B-tree,SQLite用它來存儲索引。為了存儲表數(shù)據(jù),SQLites使用一種B-tree的變體,稱為B+tree。


B-tree

B+ tree

發(fā)音

“Bee Tree”

“Bee Plus Tree”

用來存儲

索引

內(nèi)部節(jié)點是否存儲key

內(nèi)部節(jié)點是否存儲value

每個節(jié)點的子節(jié)點數(shù)

內(nèi)部節(jié)點 vs 葉子節(jié)點

相同結(jié)構(gòu)

不同結(jié)構(gòu)

在我們開始實現(xiàn)索引之前,我將只討論B+tree,但這里將其稱為 B-tree 或者 btree。

有子節(jié)點(children)的節(jié)點被稱為“內(nèi)部”節(jié)點(internal node),內(nèi)部節(jié)點和葉子節(jié)點在結(jié)構(gòu)上不同:

m階tree

內(nèi)部節(jié)點

葉子節(jié)點

存儲

key和指向子節(jié)點的指針

key和value

key的數(shù)目

最多m-1個

越多越好

指針的數(shù)目

keys + 1

value的數(shù)目

與key的數(shù)目相同

Key的用途

用來路由

與value成對存儲

存儲value?

這里通過一個例子來看一下,當(dāng)插入一個元素時,B-tree是怎樣發(fā)生結(jié)構(gòu)變化的。為了讓事情看起來更容易理解,這棵B-tree的階(order)設(shè)置為3(m=3),也就是說:

  • 每個內(nèi)部節(jié)點最多有三個子節(jié)點(m)
  • 每個內(nèi)部節(jié)點最多有兩個key
  • 每個內(nèi)部節(jié)點至少兩個子節(jié)點(m-1)
  • 每個內(nèi)部節(jié)點至少一個key

一棵空樹只有一個節(jié)點:根節(jié)點。根節(jié)點最開始也作為葉子節(jié)點,有0個鍵值對(key/value):

圖片

空的btree

如果我們插入兩個鍵值對(超過兩個鍵值對,節(jié)點需要分裂,參考上面規(guī)則),他們會按順序排序存放在葉子節(jié)點中。

圖片

一個節(jié)點的btree

我們假設(shè)了節(jié)點的容量是兩個鍵值對兒。當(dāng)我們插入另外一個的時候,就不得不分裂葉子節(jié)點了,分裂后的兩個節(jié)點每個存放之前一半的鍵值對。分裂后的兩個節(jié)點都變成了內(nèi)部節(jié)點,同時也變成了一個新的節(jié)點的子節(jié)點,這個新的節(jié)點變成了根節(jié)點。

圖片

兩層的btree

圖中的內(nèi)部節(jié)點(也是根節(jié)點)有一個key和兩個指針指向子節(jié)點(就是那兩條線)。如果我們想查找一個key,key小于或等于5,我們查看左子樹。如果查找的key大于5,就查看右子樹?,F(xiàn)在,準(zhǔn)備插入一個新的key "2"。首先,我們查找它將位于哪個葉節(jié)點(如果它在樹中存在的話),這樣就到達(dá)了左側(cè)葉子節(jié)點。這個節(jié)點是滿的,所以把這個葉子節(jié)點進(jìn)行分裂(split),并在父節(jié)點創(chuàng)建新的條目。

圖片

四節(jié)點的btree

現(xiàn)在繼續(xù)增加key,18 和 21 ?,F(xiàn)在又到了不得不分裂的情況,但是在父節(jié)點中已經(jīng)沒有空間來增加新的鍵值對兒了。

圖片

內(nèi)部節(jié)點沒有空間

解決方法就是分裂根節(jié)點為兩個內(nèi)部節(jié)點,然后創(chuàng)建一個新的根節(jié)點作為兩個內(nèi)部節(jié)點的父節(jié)點。

圖片

三層的btree

樹只是在我們分裂根節(jié)點的時候才會增加深度。每個葉子節(jié)點都有相同的深度和接近相同的數(shù)量的鍵值對兒,所以樹能夠保持平衡和快速的進(jìn)行查找。

我暫時先不討論從樹中刪除鍵的操作,推遲到實現(xiàn)插入操作以后。

當(dāng)我們實現(xiàn)這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時,每個節(jié)點都對應(yīng)一個page。根節(jié)點將在page0中存在。節(jié)點中的子節(jié)點指針將簡單的使用包含子節(jié)點的page number。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: GreatSQL社區(qū)
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