B树

title: 概述.
content: 在B树中,内部(非叶子)节点可以拥有可变数量的子节点(数量范围预先定义好)。当数据被插入或从一个节点中移除,它的子节点数量发生变化。为了维持在预先设定的数量范围内,内部节点可能会被合并或者分离。因为子节点数量有一定的允许范围,所以B树不需要像其他自平衡查找树那样频繁地重新保持平衡,但是由于节点没有被完全填充,可能浪费了一些空间。子节点数量的上界和下界依特定的实现而设置。例如,在一个2-3 B树(通常简称2-3树),每一个内部节点只能有2或3个子节点。  B树中每一个内部节点会包含一定数量的键,键将节点的子树分开。例如,如果一个内部节点有3个子节点(子树),那么它就必须有两个键: "a" 和 "a" 。左边子树的所有值都必须小于 "a",中间子树的所有值都必须在 "a" 和"a" 之间,右边子树的所有值都必须大于 "a" 。  通常,键的数量被选定在 formula_1 和 formula_2 之间。其中 formula_1 是键的最小数量,formula_4 是树最小的 度 或 分支因子 。在实际中,键值占用了节点中大部分的空间。因数2将保证节点可以被拆分或组合。如果一个内部节点有 formula_2 个键,那么要添加一个键值给此节点,只需要拆分这 formula_6 个键为2个 拥有 formula_1 个键的节点,并把中间值节点移动到父节点。每一个拆分的节点需要拥有足够数目的键。相似地,如果一个内部节点和他的邻居两者都有 formula_1 个键,那么将通过它与邻居的合并来删除一个键。删除此键将导致此节点拥有 formula_9 个键;与邻居的合并则加上 formula_1 个键,再加上从邻居节点的父节点移来的一个键值。结果为完全填充的 formula_2 个键。  一个节点的分支(或子节点)的数量会比存储在节点内部键值的数量大1。在 2-3 B树中,内部节点将会存储1个键值(带有2个子节点)或2个键值(带有3个子节点)。一个B树有时会被描述为 formula_12 或简单地使用最高分支 formula_13 。  一个B树通过约束所有叶子节点在相同深度来保持平衡。深度在元素添加至树的过程中缓慢增长,而整体深度极少地增长,并导致所有叶子节点与根节点距离加1。  在存取节点数据所耗时间远超过处理节点数据所耗时间的情况下,B树在可选的实现中拥有很多优势,因为存取节点的开销被分摊到里层节点的多次操作上。这通常出现在当节点存储在二级存储器如硬盘存储器上。通过最大化内部里层节点的子节点的数量,树的高度减小,存取节点的开销被缩减。另外,重新平衡树的动作也更少出现。子节点的最大数量取决于,每个子节点必需存储的信息量,和完整磁盘块的大小或者二次存储器中类似的容量。虽然 2-3 树更易于解释,实际运用中,B树使用二级存储器,需要大量数目的子节点来提升效率。
title: 变体.
content: 术语B树可以指一个特定的方案,也可以指大体上一类方案。狭义上,一个B树在它内部节点中存储键值,但不需在叶子节点上存储这些键值的记录。大体上的一类包含一些变体,如B+树和B*树。  在B树,这些键值的拷贝被存储在内部节点;键值和记录存储在叶子节点;另外,一个叶子节点可以包含一个指针,指向另一个叶子节点以加速顺序存取。  B*树分支出更多的内部邻居节点以保持内部节点更密集地填充。此变体要求非根节点至少2/3填充,而不是1/2。为了维持这样的结构,当一个节点填满之后将不会再立即分割节点,而是将它的键值与下一个节点共享。当两个节点都填满之后,分割成3个节点。  计数B树存储,每一树都带有一个指针和其指向子树的节点数目。这就允许了以键值为序快速查找第N笔记录,或是统计2笔记录之间的记录数目,还有其他很多相关的操作。
title: 名字取义.
content: 鲁道夫·拜尔()和 艾华·M·麦克雷(Ed M. McCreight)于1972年在波音研究实验室(Boeing Research Labs)工作时发明了B 树,但是他们没有解释B 代表什么意义(如果有的话)。道格拉斯·科默尔(Douglas Comer)解释说: 两位作者从来都没解释过B树的原始意义。正如我们所见,“balanced”, “broad” 或 “bushy” 可能适合。其他人建议字母“B”代表 Boeing。源自于他的赞助,不过,看起来把B树当作“Bayer”树更合适些  高德纳(英语:Donald Knuth) 在他1980年5月发表的题为“CS144C classroom lecture about disk storage and B-trees”的论文中推测了B树的名字取义,提出“B”可能意味Boeing 或者Bayer 的名字。
title: 数据库的问题.
title: 已排序文件的查找时间.
content: 通常,排序和查找算法会被通过大O符号,刻画为比较级别的数值。对一个有N笔记录的已排序表进行二叉查找,打个比方说,可以在O(logN)比较级完成。如果表有1,000,000笔记录,那么定位其中一笔记录,将在20个比较级内完成。 log(1,000,000) = 19.931...  大数据库一直以来被存储在磁盘。从磁盘上读取一笔记录,与之后的比较键值操作相比,在花费的运行时间上前者处于支配地位。从磁盘读取记录的时间涉及到一个 寻道时间 和 旋转延迟。寻道时间可能是从0到20或者更多毫秒,旋转延迟平均下来约是旋转周期的一半。对于一个7,200转每分钟的磁盘,旋转周期大约是8.33毫秒。像希捷ST3500320NS这样的磁盘,磁道至磁道的寻道时间为 0.8毫秒,平均读取寻道时间为8.5毫秒。为了简化,假设从磁盘读取花费10毫秒。  乐观来说,如此,在一百万中定位一笔记录将会话花费20次磁盘读取乘上10毫秒每次读取时间,总共是0.2秒。  时间花费没有那么糟糕的原因是,独立的记录被成组地记录在磁盘块上。一个磁盘块可能为16 千字节。如果每笔记录大小为160 字节,那么一个块可以存储100 笔记录。上面假设的磁盘读取时间确切地说是读取一个完整块的时间。一旦磁头到达位置,一个或者更多的磁盘块可以以较小的延迟来完成读取。对于100笔记录每块,最后差不多6个比较级是不需要任何磁盘读取的——都在上次读取操作中完成了。  为进一步加速查找,开始的13或14个比较级(每个需要一次磁盘访问)必须要提速。
title: 提升查找的索引.
content: 较大程度上的提升是通过索引来做到的。在上面的例子中,初始磁盘读取从2个因素限制了查找范围。这基本上可以通过创建一个辅助索引来改善,这个索引包含每块磁盘块上的首笔记录(有时称为稀疏索引)。这个辅助索引可能只有原始数据库的1%大小,但是它可以更快速地被检索。在辅助索引中查找入口可以告诉我们在主数据库中要读取哪一块;查找辅助索引之后,我们只需要读取主数据库中的特定的某一个磁盘分块——通过一次磁盘读取开销。索引可以提供10,000入口,所以,这样最多需要14个比较级。就像主数据库,辅助索引中最后6个左右的比较级可能在相同的磁盘分块上。索引可以在大约8次磁盘读取中完成查找,目标记录会在9次磁盘读取后获得。  创建辅助索引的窍门是可以重复地给辅助索引创建辅助索引。那样可以实现一个只拥有100 入口,能填满一整个磁盘块的辅助-辅助索引。  要找到想要的记录,我们只需要读取3次磁盘分块,而不是14次。读取和查找辅助-辅助索引中第一个(而且是唯一的)块,标记了相应的辅助索引中的分块。读取和查找辅助索引的分块,标记了主数据库中相应的分块。我们只需要30毫秒,而不是150毫秒就能获取记录。  辅助的索引,使得查找问题从约为log2N 磁盘读取开销的二分查找,变成logbN 磁盘读取开销的查找,其中b为分块因素(每分块的入口数目:b = 100 入口每分块;logb1,000,000 = 3 次读取)。  在实际中,如果主数据库被频繁查找,辅助-辅助索引和大部分的辅助索引可能会存储在磁盘缓存中,所以它们不会产生磁盘读取。
title: 插入和删除带来的麻烦.
content: 如果数据库不会改变,那么编制索引就很简单,而且索引永远不需要改变。如果他们会改变,那么管理数据库及其索引就变得非常麻烦。  从数据库中删除记录不会引起太大问题。索引可以保持不变,记录只需要标记为已删除。数据库仍然保持有序状态。如果会有很多删除,之后查找和存储就不再那么高效了。  在一个有序文件中进行插入将是个灾难,因为需要给插入的记录制造空间。在文件中第一笔记录后插入记录需要把所有记录向后偏移一个位置。如此的操作在实际中实在太过昂贵。  一种做法是预留一些空间给插入操作。磁盘块有一些空闲空间允许后来的插入,而不是高密度地填充。这些记录可以被标记为像是已删除的记录。  现在,只要块中存在空间,插入和删除都可以很快速。如果一个插入操作在一个块上找不到合适的空间,就在临近的块中寻找,且要调整辅助索引。期望是临近存在足够的空间,以免重新调整大量的块。作为可选方案,可以使用一些非排序的块。
title: B树运用的理念.
content: B树使用了以上所有的想法。特别是:  另外,B树通过保证内部节点至少半满来最小化空间浪费。一棵B树可以处理任意数目的插入和删除。  (其他关联数组的实现,例如三元搜索树或者开散列哈希表,可以动态适应任意长度的键值)。
title: 术语和定义.
title: 术语.
content: 文献中B树的术语并不统一 。 ,等人将B树的 "阶" 定义为非根节点拥有键的最小数量。 指出这一术语是模糊不清的。一个 3 阶B树键的最大数量可能为 6 或 7。 通过将 "阶" 定义为最大数量的子节点(比最大数量的键大1)来避免这一问题。  术语 "叶子" 的定义也不一致。 认为叶子层是最下面一层的键,但是 Knuth 认为叶子层是最下面一层键之下的一层 。可能的实现有许多。在一些设计中,叶子可能保存了完整的数据记录;在另一些设计中,叶子可能只保存了指向数据记录的指针。  为了简化,许多作者假定一个节点能够容纳固定数量的键。基础的假设是键和节点的大小都是固定的。事实上,可变长度的键可能会被使用 。
title: 定义.
content: 根据 Knuth 的定义,一个 "m" 阶的B树是一个有以下属性的树:  每一个内部节点的键将节点的子树分开。例如,如果一个内部节点有3个子节点(子树),那么它就必须有两个键: "a" 和 "a" 。左边子树的所有值都必须小于 "a",中间子树的所有值都必须在 "a" 和"a" 之间,右边子树的所有值都必须大于 "a" 。  一个深度为"n"+1 的B树可以容纳的元素数量大约是深度为 "n" 的B树的 "U" 倍,但是搜索、插入和删除操作的开销也会增加。和其他的平衡树一样,这一开销增加的速度远远慢于元素数量的增加。  一些平衡树只在叶子节点中存储值,而且叶子节点和内部节点使用不同的结构。B树在每一个节点中都存储值,所有的节点有着相同的结构。然而,因为叶子节点没有子节点,所以可以通过使用专门的结构来提高B树的性能。
title: 算法.
title: 搜索.
content: B树的搜索和二叉搜索树类似。从根节点开始,从上到下递归的遍历树。在每一层上,搜索的范围被减小到包含了搜索值的子树中。子树值的范围被它的父节点的键确定。
title: 插入.
content: 所有的插入都从根节点开始。要插入一个新的元素,首先搜索这棵树找到新元素应该被添加到的对应节点。将新元素插入到这一节点中的步骤如下:  如果分裂一直上升到根节点,那么一个新的根节点会被创建,它有一个分隔值和两个子节点。这就是根节点并不像内部节点一样有最少子节点数量限制的原因。每个节点中元素的最大数量是 "U"-1。当一个节点分裂时,一个元素被移动到它的父节点,但是一个新的元素增加了进来。所以最大的元素数量 "U"-1 必须能够被分成两个合法的节点。如果 "U"-1 是奇数,那么 "U"=2"L",总共有 2"L"-1 个元素,一个新的节点有 "L"-1 个元素,另外一个有 "L" 个元素,都是合法的节点。如果 "U"-1 是偶数,那么 "U"=2"L"-1,总共有 2"L"-2 个元素。 一半是 "L"-1,正好是节点允许的最小元素数量。
title: 删除.
content: 有两种常用的删除策略  以下的算法使用了前一种策略。  删除一个元素时有以下两种特殊情况  下面分别是这些情况的处理过程
title: 删除内部节点中的元素.
content: 内部节点中的每一个元素都作为分隔两颗子树的分隔值,因此我们需要重新划分。值得注意的是左子树中最大的元素仍然小于分隔值。同样的,右子树中最小的元素仍然大于分隔值。这两个元素都在叶子节点中,并且任何一个都可以作为两颗子树的新分隔值。算法的描述如下:
title: 删除后的重新平衡.
content: 重新平衡从叶子节点开始向根节点进行,直到树重新平衡。如果删除节点中的一个元素使该节点的元素数量低于最小值,那么一些元素必须被重新分配。通常,移动一个元素数量大于最小值的兄弟节点中的元素。如果兄弟节点都没有多余的元素,那么缺少元素的节点就必须要和他的兄弟节点 合并。合并可能导致父节点失去了分隔值,所以父节点可能缺少元素并需要重新平衡。合并和重新平衡可能一直进行到根节点,根节点变成惟一缺少元素的节点。重新平衡树的算法如下:
title: 相关条目.
content: B+树

Summary: 在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序。这种资料结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成。B树,概括来说是一个一般化的二元搜寻树(binary search tree)一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同,B树适用于读写相对大的数据块的存储系统,例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。这种资料结构常被应用在数据库和文件系统的实现上。

B-tree: In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree generalizes the binary search tree, allowing for nodes with more than two children. Unlike other self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write relatively large blocks of data, such as discs. It is commonly used in databases and file systems.