數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中B樹(shù)、B 樹(shù)的區(qū)別？這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的區(qū)別如下：1。在B-樹(shù)中，相同的鍵值不會(huì)出現(xiàn)很多次，它可能出現(xiàn)在葉節(jié)點(diǎn)或非葉節(jié)點(diǎn)中。為了保持B-樹(shù)的平衡，B-樹(shù)的密鑰必須出現(xiàn)在葉子節(jié)點(diǎn)上，在非葉子節(jié)點(diǎn)上

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中B樹(shù)、B 樹(shù)的區(qū)別？

這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的區(qū)別如下：

1。在B-樹(shù)中，相同的鍵值不會(huì)出現(xiàn)很多次，它可能出現(xiàn)在葉節(jié)點(diǎn)或非葉節(jié)點(diǎn)中。為了保持B-樹(shù)的平衡，B-樹(shù)的密鑰必須出現(xiàn)在葉子節(jié)點(diǎn)上，在非葉子節(jié)點(diǎn)上可能會(huì)重復(fù)出現(xiàn)。

2.由于B樹(shù)密鑰的位置是不確定的，在整個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)中只出現(xiàn)一次，雖然可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，但是插入和刪除的操作復(fù)雜度大大增加。B樹(shù)是一個(gè)更好的折衷方案。

3.B樹(shù)的查詢效率與密鑰在樹(shù)中的位置有關(guān)。最大時(shí)間復(fù)雜度與B樹(shù)（葉節(jié)點(diǎn)）相同，最小時(shí)間復(fù)雜度為1（根節(jié)點(diǎn)）。對(duì)于已建樹(shù)，B-樹(shù)的復(fù)雜度是固定的。

btree和btree的區(qū)別？

MySQL的優(yōu)化主要是索引的優(yōu)化。因此，我們需要了解索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最常用的索引是B樹(shù)索引，B樹(shù)是由B樹(shù)演化而來(lái)的。在解釋BTREE之前，讓我們先討論一下系統(tǒng)如何讀取磁盤(pán)。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作之前，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將磁盤(pán)內(nèi)容讀入內(nèi)存。當(dāng)然，不可能將磁盤(pán)的所有內(nèi)容都讀入內(nèi)存。通常，讀寫(xiě)是基于磁盤(pán)塊的大小，這就是通常所說(shuō)的IO操作。InnoDB是mysql中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，它使用page從磁盤(pán)讀取數(shù)據(jù)。頁(yè)面是磁盤(pán)管理的一種方式。因此，通過(guò)減少I(mǎi)O操作，提高數(shù)據(jù)庫(kù)查詢效率。

BTREE index是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)通常包括鍵值、數(shù)據(jù)庫(kù)記錄、鍵值以外的數(shù)據(jù)和指針（指向子節(jié)點(diǎn)的指針）。

B樹(shù)索引的每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)通常包括鍵值和指針。只有葉節(jié)點(diǎn)包含數(shù)據(jù)。

由于BTREE index的每個(gè)節(jié)點(diǎn)（通常，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)磁盤(pán)塊）也存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，因此每個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的鍵值很少，導(dǎo)致需要很多節(jié)點(diǎn)，從而導(dǎo)致樹(shù)的深度增加。樹(shù)的深度是磁盤(pán)IO的個(gè)數(shù)，而B(niǎo)樹(shù)的深度是磁盤(pán)IO非葉節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，因此每個(gè)節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)的鍵值相應(yīng)增加，從而降低了樹(shù)的深度，提高了查詢效率。

btree和b-tree的區(qū)別？

它是數(shù)據(jù)庫(kù)中最常用的索引。B-tree中的B代表平衡，而不是二叉樹(shù)，因?yàn)锽-tree是從最早的平衡二叉樹(shù)演化而來(lái)的。在討論B-樹(shù)之前，我們必須先了解二叉搜索樹(shù)、平衡二叉樹(shù)（AVLTree）和平衡多路搜索樹(shù)（B-樹(shù)）。B-樹(shù)是從這些樹(shù)中逐步優(yōu)化的。