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想搞清楚ZooKeepe?这些年我所经历的所有面试

作者:互联网

前言

前段时间发放了学习资料给予自学java的同学们,自学虽好,但是架不住没有老师讲解重侧点(实际上许多培训班的老师也是水分多多,甚至无实战经验),今天我就抽空把java零基础入门(六个月)的学习重点画出来,在不影响达到工作和进阶的前提下删繁就简!去掉不必要的注水内容!

MySQL为何不选择平衡二叉树

既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题,那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢?

索引需要存储什么

让我们想一想,如果我们要把索引存起来,那么应该存哪些信息呢,它应该存储三块信息:

image.png

上图中数字表示的是索引的值,0x开头的表示磁盘地址,根节点中存了左右节点的引用。

AVL树用来存储索引存在什么问题

我们知道,页(Page)是 Innodb 存储引擎用于管理数据的最小磁盘单位,页的默认大小为16KB。页也就是上图中的节点,每查询一次节点就需要进行一次IO操作,IO操作是一种非常耗时的操作,很多业务系统的瓶颈都是卡在IO操作上,所以如果我们需要提高查询效率的办法之一就是减少IO次数,那么问题就来了,AVL树一个节点上只存了一个关键字(索引值)+一个磁盘地址+左右节点的引用,这是远远达不到16KB的,会浪费了大量的空间。

上图中如果我们要找到6这条数据,需要进行3次IO(获取一个节点就是一个IO操作),如果这棵树很高的话,就会进行大量的IO操作,所以说AVL树存在的最大问题就是空间利用不足,浪费了大量空间,数据量大的时候就会成为一颗瘦高的树,那么我们可以怎么改进呢?答案很明显了,那就是每个磁盘块多存一点东西,也就是说每个磁盘多存几个关键字,因为关键字越多,路数越多;路数越多,树也就越矮越胖,相应的操作IO次数就会越少。

多路平衡树(Balanced Tree)

多路平衡树简称B树,又称B-树,和AVL树一样,B树在枝节点和叶子节点存储键值、磁盘地址、左右节点引用。请看下图的一个多路平衡树的示例:

image.png

B树的特点

相比较AVL树,B树一个磁盘上可以存多个关键字(值),而且有一个特点就是:

image.png

从上图可以很明显的看出,同样高度的树,B树能存的数据远远大于平衡二叉树。

B树是如何查找数据的

以上图为例,假如我们要找key=32这个数字,首先获取到根节点,发现18小于key,所以往右边走,获取到右边的数据,54和76,这时候遵循以下原则:

从上面我们可以看出B树效率相对于AVL树,在数据量大的情况效率已经提高了很多,那么为什么MySQL还是不选择B树作为索引呢? 那么接下来让我们先看看改良版的B+树,然后再下结论吧!

B+树

B+树由B树改良而来,属于改良版的多路平衡查找树。 首先让我们来看看B+树到底长什么样呢:

image.png

对比B+树,我们可以发现一个很明显的区别就是叶子节点有一个箭头指引而且从左到右是有序的。

InnoDB中使用的B+树相比较于传统B+树,改进之后的B+树具有以下特点

InnoDB中B+树的特点

image.png

最后

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标签:搞清楚,key,索引,面试,Java,IO,ZooKeepe,磁盘,节点
来源: https://blog.csdn.net/m0_58269520/article/details/118001117