B树，B+树，红黑树应用场景笔记

一、B树的应用

1、B树大量应用在数据库和文件系统当中。

它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，减少硬盘操作次数。B树算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。

假定一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据，如果换成二叉查找树，则需要20层！假定操作系统一次读取一个节点，并且根节点保留在内存中，那么B树在100万个数据中查找目标值，只需要读取两次硬盘。

如mongoDB数据库使用，单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）

二、B+树的应用

mysql使用B+树作为索引：

B+树相对B树的优点：

①B+树的所有Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串联起来，遍历叶子节点就能获取全部数据，这样就能进行区间访问了。

②IO一次读数据是从磁盘上读的，磁盘容量是固定的，取数据量大小是固定的，非叶子节点不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。

1、MYISAM

 
MyISAM中有两种索引，分别是主索引和辅助索引，在这里面的主索引使用具有唯一性的键值进行创建，而辅助索引中键值可以是相同的。MyISAM分别会存一个索引文件和数据文件。它的主索引是非聚集索引。当我们查询的时候我们找到叶子节点中保存的地址，然后通过地址我们找到所对应的信息。

2、INNODB

 
InnoDB索引和MyISAM最大的区别是它只有一个数据文件，在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点数据域保存了完整的数据记录。所以我们又把它的主索引叫做聚集索引。而它的辅助索引和MyISAM也会有所不同，它的辅助索引都是将主键作为数据域。所以，这样当我们查找的时候通过辅助索引要先找到主键，然后通过主索引再找到对于的主键，得到信息。

MyISAM表索引在处理文本索引时更具优势，而INNODB表索引在其它类型上更具效率优势，同时MySQL高并发需要事务场景时，只能使用INNODB表

三、红黑树

红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况在数据较小，可以完全放到内存中时，红黑树的时间复杂度比B树低。

如linux中进程的调度用的是红黑树。
反之，数据量较大，外存中占主要部分时，B树因其读磁盘次数少，而具有更快的速度。