图神经网络快速爆发

操作

查找

查找以典型的方式进行，类似于二叉查找树。起始于根节点，自顶向下遍历树，选择其分离值在要查找值的任意一边的子指针。在节点内部典型的使用是二分查找来确定这个位置。

插入

• Perform a search to determine what bucket the new record should go into.
• If the bucket is not full(a most b - 1 entries after the insertion，b 是节点中的元素个数，一般是页的整数倍),add tht record.
• Otherwise,before inserting the new record split the bucket. original node has 「(L+1)/2」itemsnew node has 「(L+1)/2」items Move 「(L+1)/2」-th key to the parent,and insert the new node to the parent.Repeat until a parent is found that need not split.
• If the root splits,treat it as if it has an empty parent ans split as outline above.
• B-trees grow as the root and not at the leaves.

删除

和插入类似，只不过是自下而上的合并操作。

树的常见特性

AVL 树

平衡二叉树，一般是用平衡因子差值决定并通过旋转来实现，左右子树树高差不超过1，那么和红黑树比较它是严格的平衡二叉树，平衡条件非常严格(树高差只有1)，只要插入或删除不满足上面的条件就要通过旋转来保持平衡。由于旋转是非常耗费时间的。所以 AVL 树适用于插入/删除次数比较少，但查找多的场景。

红黑树

通过对从根节点到叶子节点路径上各个节点的颜色进行约束，确保没有一条路径会比其他路径长2倍，因而是近似平衡的。所以相对于严格要求平衡的AVL树来说，它的旋转保持平衡次数较少。适合，查找少，插入/删除次数多的场景。(现在部分场景使用跳表来替换红黑树，可搜索“为啥 redis 使用跳表(skiplist)而不是使用 red-black?”)

B/B+ 树

多路查找树，出度高，磁盘IO低，一般用于数据库系统中。

B + 树与红黑树的比较

红黑树等平衡树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，主要有以下两个原因：

(一)磁盘 IO 次数

B+ 树一个节点可以存储多个元素，相对于红黑树的树高更低，磁盘 IO 次数更少。
 

MyISAM

设计简单，数据以紧密格式存储。对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，则依然可以使用它。

提供了大量的特性，包括压缩表、空间数据索引等。

不支持事务。

不支持行级锁，只能对整张表加锁，读取时会对需要读到的所有表加共享锁，写入时则对表加排它锁。但在表有读取操作的同时，也可以往表中插入新的记录，这被称为并发插入(CONCURRENT INSERT)。

可以手工或者自动执行检查和修复操作，但是和事务恢复以及崩溃恢复不同，可能导致一些数据丢失，而且修复操作是非常慢的。

如果指定了 DELAY_KEY_WRITE 选项，在每次修改执行完成时，不会立即将修改的索引数据写入磁盘，而是会写到内存中的键缓冲区，只有在清理键缓冲区或者关闭表的时候才会将对应的索引块写入磁盘。这种方式可以极大的提升写入性能，但是在数据库或者主机崩溃时会造成索引损坏，需要执行修复操作。

InnoDB 和 MyISAM 的比较

• 事务：InnoDB 是事务型的，可以使用 Commit 和 Rollback 语句。
• 并发：MyISAM 只支持表级锁，而 InnoDB 还支持行级锁。
• 外键：InnoDB 支持外键。
• 备份：InnoDB 支持在线热备份。
• 崩溃恢复：MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。
• 其它特性：MyISAM 支持压缩表和空间数据索引。

索引

B+ Tree 原理

数据结构

B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。

B+ Tree 是 B 树的一种变形，它是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。

B+ 树有两种类型的节点：内部节点(也称索引节点)和叶子节点，内部节点就是非叶子节点，内部节点不存储数据，只存储索引，数据都存在叶子节点。

内部节点中的 key 都按照从小到大的顺序排列，对于内部节点中的一个 key，左子树中的所有 key 都小于它，右子树中的 key 都大于等于它，叶子节点的记录也是按照从小到大排列的。

每个叶子节点都存有相邻叶子节点的指针。

（编辑：信阳站长网）

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