适合使用b+树的是
1、B树就是B-树，等价的，一般都说是B树，B+树是B树的一种变形，B+树和B树他们之间有区别。
2、再补充说明一下B+树占空间小(空间)，树阶数要比B-大(所有关键字都分布要叶子节点上，其他节点都是索引)，查找是要经过的路径就多(运算时间相对长)。
3、在C++STL中，很多部分(目前包括set，multiset，map，multimap)应用了红黑树的变体(SGISTL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。
4、内存存取比较快磁盘存取数据是持久的，内存数据在程序关闭或者无引用被垃圾回收，是短时存在的。主要的区别就是这些吧。关于写入磁盘上，就是将内存中的数据存入磁盘的实体文件或数据库中。
5、这些扇区位置以及他们的标注由文件系统来操作。不明白的话给一个最切实际的比方：一个年级可以分4个班，这个是MBR。在一个班里，老师的座次表记录张三在哪个位置，李四在哪个位置。
B+树是一种树数据结构，是一个n叉树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。
B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。
B+树是对B树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储。
B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点。B+tree是B-tree的变种，B+tree数据只存储在叶子节点中。
先从数据结构的角度来题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
再补充说明一下B+树占空间小(空间)，树阶数要比B-大(所有关键字都分布要叶子节点上，其他节点都是索引)，查找是要经过的路径就多(运算时间相对长)。
1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
3、一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。
1、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。
2、其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
3、mysql的数据结构用的是b+而不是b红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
1、红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
2、数据库系统和文件系统一般都采用B+树来存储索引信息，B+树兼顾写和读的性能，最极端时检索复杂度为O(logN)，其中N指的是节点数量，logN表示对磁盘IO扫描的总次数。
3、B树就是B-树，等价的，一般都说是B树，B+树是B树的一种变形，B+树和B树他们之间有区别。
4、题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
5、B+树是对B树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储。
6、作点解释：在B+树上，所有关键字的记录（指针）都集中在叶子结点上，其他地方的关键字只是充当索引，并没有与之配有相应的记录的指针。
结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。
空间使用率高于B+树。红黑树：在平衡二叉树（所有节点的左右子树高度不超过1）的基础上，在每个节点增加一个存储位用来表示红或者黑。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色方案的限制。
基础类：二叉搜索（排序）树，线索二叉树，哈夫曼树（最优二叉树），二叉堆平衡树类：AVL，红黑树，2-3树，2-3-4树，B树，B+树，B-树，treap，SBT。
红黑树（RedBlackTree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。红黑树是在1972年由RudolfBayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetricbinaryB-trees）。
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梁震双氯： B+树是一种树数据结构,常见于数据库与档案系统之中.B+树能够使资料保持有序,并拥有均匀的对数处理时间的插入和删除动作.B树的元素通常会自底向上插入,有别于多数自顶向下插入的二叉树.B+ 树在节点访问时间远远超过节点内部...
庄河市13514684481： B - 树 和B+树的应用?？
梁震双氯： B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点; 所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中; B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;
庄河市13514684481： 数据库为什么要用B+树结构 - ？
梁震双氯： B+树种树数据结构n叉树每节点通孩棵B+树包含根节点、内部节点叶节点根节点能叶节点能包含两或两孩节点节点B+树通用于数据库操作系统文件系统NTFS,ReiserFS,NSS,XFS,JFS,ReFSBFS等文件系统都使用B+树作元数据索引B+树特点能够保持数据稳定序其插入与修改拥较稳定数间复杂度B+树元素自底向插
庄河市13514684481： mysql有哪些索引 - ？
梁震双氯： 从数据结构角度1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理2、hash索引:a 仅仅能满足＂=＂,＂IN＂和＂<=>＂查询,不能使用范围查询 b 其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位...
庄河市13514684481： AVL树,红黑树,B树,B+树,Trie树都分别应用在哪些现实场景中 - ？
梁震双氯： 在C++ STL中,很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了红黑树的变体(SGI STL中的红黑树有一些变化,这些修改提供了更好的性能,以及对set操作的支持).红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树,颜色或红色或黑...
庄河市13514684481： 为什么文件存储要选用B+树这样的数据结构 - ？
梁震双氯： 您好,我来为您解答:因为要降低搜索一个文件的时候,IO的次数.比如一个1000度的B树,磁盘上面有抄10亿个文件的话,B树只需要 4 次就好了.其他的数据结构做不到.磁盘很慢,当涉及到磁盘的输入输出的时候,CPU的时间就已经可以忽略不计了,数据结构的设计要集中考虑到尽可能降低IO的次数,所以B树应运而生.如果我的回答没能帮助您,请继续zd追问.
庄河市13514684481： B+树的介绍 - ？
梁震双氯： B+ 树是一种树数据结构,是一个n叉树,每个节点通常有多个孩子,一颗B+树包含根节点、内部节点和叶子节点.根节点可能是一个叶子节点,也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点.B+ 树通常用于数据库和操作系统的文件系统中.NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引.B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度.B+ 树元素自底向上插入.
庄河市13514684481： 为什么有关MongoDB采用B树索引,以及Mysql B+树做索引 - ？
梁震双氯： 先从数据结构的角度来答. 题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据. 从Mysql(Inoodb)的角...
庄河市13514684481： 数据结构中B树、B+树的区别？
梁震双氯： 这两种处理索引的数据结构的不同之处: 1.B树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中.而B+树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+树的平衡. 2.因为B树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加.B+树相比来说是一种较好的折中. 3.B树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候).而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的.
