Un arbre B+ dans un SGBD est une version spécialisée d'un arbre équilibré, un type de structure de données arborescente utilisée dans les bases de données pour stocker et récupérer efficacement des données. Les arbres équilibrés sont conçus pour maintenir un nombre à peu près égal de clés à chaque niveau, ce qui permet de maintenir les temps de recherche aussi bas que possible. Les arbres B+ sont un choix populaire pour une utilisation dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) car ils offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux autres types d'arbres équilibrés, notamment des temps de recherche plus rapides et une meilleure utilisation de l'espace.
Un arbre B+ est une structure de données arborescente ordonnée et auto-équilibrée qui stocke les données de manière triée. Chaque nœud d'un arbre B+ peut avoir un nombre variable de clés et de pointeurs enfants, à l'exception des nœuds feuilles, qui n'ont que des clés et aucun pointeur enfant. Les clés d'un arbre B+ sont disposées dans un ordre spécifique, toutes les clés d'un nœud donné étant inférieures à n'importe laquelle des clés de son enfant droit et supérieures à n'importe laquelle des clés de son enfant gauche.
B+树使用« 基于指针 »的结构,意味着每个节点包含一组指针,这些指针指向其子节点,而不是将子节点存储在父节点中。这有助于减小每个节点的大小,并实现更好的空间利用。如何在C++中实现B+树?
示例下面是一个B+树节点类在C++中的实现示例 -
class BPlusTreeNode { public: int *keys; // Array of keys int t; // Minimum degree (defines the range for number of keys) BPlusTreeNode **C; // An array of child pointers int n; // Current number of keys bool leaf; // Is true when node is leaf. Otherwise false BPlusTreeNode(int _t, bool _leaf); // Constructor // A function to traverse all nodes in a subtree rooted with this node void traverse(); // A function to search a key in subtree rooted with this node. BPlusTreeNode *search(int k); // returns NULL if k is not present. // A function to traverse all nodes in a subtree rooted with this node void traverse(); // A function to search a key in subtree rooted with this node. BPlusTreeNode *search(int k); // returns NULL if k is not present. // A function that returns the index of the first key that is greater // or equal to k int findKey(int k); // A utility function to insert a new key in the subtree rooted with // this node. The assumption is, the node must be non-full when this // function is called void insertNonFull(int k); // A utility function to split the child y of this node. i is index of y in // child array C[]. The Child y must be full when this function is called void splitChild(int i, BPlusTreeNode *y); // Make BPlusTree friend of this so that we can access private members of // this class in BPlusTree functions friend class BPlusTree; };
ExempleVoici un exemple de la façon dont la classe B+ Tree pourrait être implémentée en C++ −
class BPlusTree { BPlusTreeNode *root; // Pointer to root node int t; // Minimum degree public: // Constructor (Initializes tree as empty) BPlusTree(int _t) { root = NULL; t = _t; } // function to traverse the tree void traverse() { if (root != NULL) root->traverse(); } // function to search a key in this tree BPlusTreeNode* search(int k) { return (root == NULL) ? NULL : root->search(k); } // The main function that inserts a new key in this B+ tree void insert(int k); };
comment la fonction d'insertion pourrait être implémentée −
void BPlusTree::insert(int k) { // If tree is empty if (root == NULL) { // Allocate memory for root root = new BPlusTreeNode(t, true); root->keys[0] = k; // Insert key root->n = 1; // Update number of keys in root } else // If tree is not empty { // If root is full, then tree grows in height if (root->n == 2*t-1) { // Allocate memory for new root BPlusTreeNode *s = new BPlusTreeNode(t, false); // Make old root as child of new root s->C[0] = root; // Split the old root and move 1 key to the new root s->splitChild(0, root); // New root has two children now. Decide which of the // two children is going to have new key int i = 0; if (s->keys[0] < k) i++; s->C[i]->insertNonFull(k); // Change root root = s; } else // If root is not full, call insertNonFull for root root->insertNonFull(k); } }
此外,B+树具有比B树更快的搜索时间,因为它们具有较小的高度,这要归功于每个节点的更多键值。这意味着需要遍历的节点较少,以找到特定的键值,这可以显著减少大型数据库中的搜索时间。
Conclusion
在C++中实现B+树涉及定一一个节点类和一个B+树类,两者都包含用于在树中插入和搜索键的函数。B+树相对于B树具有许多优势,包括更好的空间利用和更快的搜索时间,使它们成为管理大型数据库的有价值工具。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!