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B樹和B+樹的插入、刪除圖文詳解

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簡介:本文主要介紹了B樹和B+樹的插入、刪除操作。寫這篇博客的目的是發現沒有相關博客以舉例的方式詳細介紹B+樹的相關操作,由於自身對某些細節也感到很迷惑,通過查閱相關資料,對B+樹的操作有所頓悟,寫下這篇博客以做記錄。由於是自身對B+樹的理解,肯定有考慮不周的情況,或者理解錯誤的地方,請留言指出。

歡迎探討,如有錯誤敬請指正

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1. B樹

1. B樹的定義

B樹也稱B-樹,它是一顆多路平衡查找樹。我們描述一顆B樹時需要指定它的階數,階數表示了一個結點最多有多少個孩子結點,一般用字母m表示階數。當m取2時,就是我們常見的二叉搜索樹。

一顆m階的B樹定義如下:

1)每個結點最多有m-1個關鍵字。

2)根結點最少可以只有1個關鍵字。

3)非根結點至少有Math.ceil(m/2)-1個關鍵字。

4)每個結點中的關鍵字都按照從小到大的順序排列,每個關鍵字的左子樹中的所有關鍵字都小於它,而右子樹中的所有關鍵字都大於它。

5)所有葉子結點都位於同一層,或者說根結點到每個葉子結點的長度都相同。

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上圖是一顆階數為4的B樹。在實際應用中的B樹的階數m都非常大(通常大於100),所以即使存儲大量的數據,B樹的高度仍然比較小。每個結點中存儲了關鍵字(key)和關鍵字對應的數據(data),以及孩子結點的指針。我們將一個key和其對應的data稱為一個記錄

但為了方便描述,除非特別說明,後續文中就用key來代替(key, value)鍵值對這個整體。在數據庫中我們將B樹(和B+樹)作為索引結構,可以加快查詢速速,此時B樹中的key就表示鍵,而data表示了這個鍵對應的條目在硬盤上的邏輯地址。

1.2 B樹的插入操作

插入操作是指插入一條記錄,即(key, value)的鍵值對。如果B樹中已存在需要插入的鍵值對,則用需要插入的value替換舊的value。若B樹不存在這個key,則一定是在葉子結點中進行插入操作。

1)根據要插入的key的值,找到葉子結點並插入。

2)判斷當前結點key的個數是否小於等於m-1,若滿足則結束,否則進行第3步。

3)以結點中間的key為中心分裂成左右兩部分,然後將這個中間的key插入到父結點中,這個key的左子樹指向分裂後的左半部分,這個key的右子支指向分裂後的右半部分,然後將當前結點指向父結點,繼續進行第3步。

下面以5階B樹為例,介紹B樹的插入操作,在5階B樹中,結點最多有4個key,最少有2個key


a)在空樹中插入39

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此時根結點就一個key,此時根結點也是葉子結點


b)繼續插入22,97和41

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根結點此時有4個key


c)繼續插入53

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插入後超過了最大允許的關鍵字個數4,所以以key值為41為中心進行分裂,結果如下圖所示,分裂後當前結點指針指向父結點,滿足B樹條件,插入操作結束。當階數m為偶數時,需要分裂時就不存在排序恰好在中間的key,那麽我們選擇中間位置的前一個key或中間位置的後一個key為中心進行分裂即可。

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d)依次插入13,21,40,同樣會造成分裂,結果如下圖所示。

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e)依次插入30,27, 33 ;36,35,34 ;24,29,結果如下圖所示。

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f)插入key值為26的記錄,插入後的結果如下圖所示。

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當前結點需要以27為中心分裂,並向父結點進位27,然後當前結點指向父結點,結果如下圖所示。

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進位後導致當前結點(即根結點)也需要分裂,分裂的結果如下圖所示。

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分裂後當前結點指向新的根,此時無需調整。


g)最後再依次插入key為17,28,29,31,32的記錄,結果如下圖所示。

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在實現B樹的代碼中,為了使代碼編寫更加容易,我們可以將結點中存儲記錄的數組長度定義為m而非m-1,這樣方便底層的結點由於分裂向上層插入一個記錄時,上層有多余的位置存儲這個記錄。同時,每個結點還可以存儲它的父結點的引用,這樣就不必編寫遞歸程序。

一般來說,對於確定的m和確定類型的記錄,結點大小是固定的,無論它實際存儲了多少個記錄。但是分配固定結點大小的方法會存在浪費的情況,比如key為28,29所在的結點,還有2個key的位置沒有使用,但是已經不可能繼續在插入任何值了,因為這個結點的前序key是27,後繼key是30,所有整數值都用完了。所以如果記錄先按key的大小排好序,再插入到B樹中,結點的使用率就會很低,最差情況下使用率僅為50%。

1.3 B樹的刪除操作

刪除操作是指,根據key刪除記錄,如果B樹中的記錄中不存對應key的記錄,則刪除失敗。

1)如果當前需要刪除的key位於非葉子結點上,則用後繼key(這裏的後繼key均指後繼記錄的意思)覆蓋要刪除的key,然後在後繼key所在的子支中刪除該後繼key。此時後繼key一定位於葉子結點上,這個過程和二叉搜索樹刪除結點的方式類似。刪除這個記錄後執行第2步

2)該結點key個數大於等於Math.ceil(m/2)-1,結束刪除操作,否則執行第3步。

3)如果兄弟結點key個數大於Math.ceil(m/2)-1,則父結點中的key下移到該結點,兄弟結點中的一個key上移,刪除操作結束。

否則,將父結點中的key下移與當前結點及它的兄弟結點中的key合並,形成一個新的結點。原父結點中的key的兩個孩子指針就變成了一個孩子指針,指向這個新結點。然後當前結點的指針指向父結點,重復上第2步。

有些結點它可能即有左兄弟,又有右兄弟,那麽我們任意選擇一個兄弟結點進行操作即可。

下面以5階B樹為例,介紹B樹的刪除操作,5階B樹中,結點最多有4個key,最少有2個key


a)原始狀態

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b)在上面的B樹中刪除21,刪除後結點中的關鍵字個數仍然大於等2,所以刪除結束。

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c)在上述情況下接著刪除27。從上圖可知27位於非葉子結點中,所以用27的後繼替換它。從圖中可以看出,27的後繼為28,我們用28替換27,然後在28(原27)的右孩子結點中刪除28。刪除後的結果如下圖所示。

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刪除後發現,當前葉子結點的記錄的個數小於2,而它的兄弟結點中有3個記錄(當前結點還有一個右兄弟,選擇右兄弟就會出現合並結點的情況,不論選哪一個都行,只是最後B樹的形態會不一樣而已),我們可以從兄弟結點中借取一個key。所以父結點中的28下移,兄弟結點中的26上移,刪除結束。結果如下圖所示。

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d)在上述情況下接著32,結果如下圖。

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當刪除後,當前結點中只key,而兄弟結點中也僅有2個key。所以只能讓父結點中的30下移和這個兩個孩子結點中的key合並,成為一個新的結點,當前結點的指針指向父結點。結果如下圖所示。

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當前結點key的個數滿足條件,故刪除結束。


e)上述情況下,我們接著刪除key為40的記錄,刪除後結果如下圖所示。

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同理,當前結點的記錄數小於2,兄弟結點中沒有多余key,所以父結點中的key下移,和兄弟(這裏我們選擇左兄弟,選擇右兄弟也可以)結點合並,合並後的指向當前結點的指針就指向了父結點。

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同理,對於當前結點而言只能繼續合並了,最後結果如下所示。

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合並後結點當前結點滿足條件,刪除結束。

2.B+樹

2.1 B+樹的定義

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各種資料上B+樹的定義各有不同,一種定義方式是關鍵字個數和孩子結點個數相同。這裏我們采取維基百科上所定義的方式,即關鍵字個數比孩子結點個數小1,這種方式是和B樹基本等價的。上圖就是一顆階數為4的B+樹。

除此之外B+樹還有以下的要求。

1)B+樹包含2種類型的結點:內部結點(也稱索引結點)和葉子結點。根結點本身即可以是內部結點,也可以是葉子結點。根結點的關鍵字個數最少可以只有1個。

2)B+樹與B樹最大的不同是內部結點不保存數據,只用於索引,所有數據(或者說記錄)都保存在葉子結點中。

3) m階B+樹表示了內部結點最多有m-1個關鍵字(或者說內部結點最多有m個子樹),階數m同時限制了葉子結點最多存儲m-1個記錄。

4)內部結點中的key都按照從小到大的順序排列,對於內部結點中的一個key,左樹中的所有key都小於它,右子樹中的key都大於等於它。葉子結點中的記錄也按照key的大小排列。

5)每個葉子結點都存有相鄰葉子結點的指針,葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。

2.2 B+樹的插入操作

1)若為空樹,創建一個葉子結點,然後將記錄插入其中,此時這個葉子結點也是根結點,插入操作結束。

2)針對葉子類型結點:根據key值找到葉子結點,向這個葉子結點插入記錄。插入後,若當前結點key的個數小於等於m-1,則插入結束。否則將這個葉子結點分裂成左右兩個葉子結點,左葉子結點包含前m/2個記錄,右結點包含剩下的記錄,將第m/2+1個記錄的key進位到父結點中(父結點一定是索引類型結點),進位到父結點的key左孩子指針向左結點,右孩子指針向右結點。將當前結點的指針指向父結點,然後執行第3步。

3)針對索引類型結點:若當前結點key的個數小於等於m-1,則插入結束。否則,將這個索引類型結點分裂成兩個索引結點,左索引結點包含前(m-1)/2個key,右結點包含m-(m-1)/2個key,將第m/2個key進位到父結點中,進位到父結點的key左孩子指向左結點, 進位到父結點的key右孩子指向右結點。將當前結點的指針指向父結點,然後重復第3步。

下面是一顆5階B樹的插入過程,5階B數的結點最少2個key,最多4個key。


a)空樹中插入5

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b)依次插入8,10,15

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c)插入16

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插入16後超過了關鍵字的個數限制,所以要進行分裂。在葉子結點分裂時,分裂出來的左結點2個記錄,右邊3個記錄,中間key成為索引結點中的key,分裂後當前結點指向了父結點(根結點)。結果如下圖所示。

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當然我們還有另一種分裂方式,給左結點3個記錄,右結點2個記錄,此時索引結點中的key就變為15。


d)插入17

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e)插入18,插入後如下圖所示

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當前結點的關鍵字個數大於5,進行分裂。分裂成兩個結點,左結點2個記錄,右結點3個記錄,關鍵字16進位到父結點(索引類型)中,將當前結點的指針指向父結點。

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當前結點的關鍵字個數滿足條件,插入結束。


f)插入若幹數據後

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g)在上圖中插入7,結果如下圖所示

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當前結點的關鍵字個數超過4,需要分裂。左結點2個記錄,右結點3個記錄。分裂後關鍵字7進入到父結點中,將當前結點的指針指向父結點,結果如下圖所示。

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當前結點的關鍵字個數超過4,需要繼續分裂。左結點2個關鍵字,右結點2個關鍵字,關鍵字16進入到父結點中,將當前結點指向父結點,結果如下圖所示。

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當前結點的關鍵字個數滿足條件,插入結束。

2.3 B+樹的刪除操作

如果葉子結點中沒有相應的key,則刪除失敗。否則執行下面的步驟

1)刪除葉子結點中對應的key。刪除後若結點的key的個數大於等於Math.ceil(m-1)/2 – 1,刪除操作結束,否則執行第2步。

2)若兄弟結點key有富余(大於Math.ceil(m-1)/2 – 1),向兄弟結點借一個記錄,同時用借到的key替換父結(指當前結點和兄弟結點共同的父結點)點中的key,刪除結束。否則執行第3步。

3)若兄弟結點中沒有富余的key,則當前結點和兄弟結點合並成一個新的葉子結點,並刪除父結點中的key(父結點中的這個key兩邊的孩子指針就變成了一個指針,正好指向這個新的葉子結點),將當前結點指向父結點(必為索引結點),執行第4步(第4步以後的操作和B樹就完全一樣了,主要是為了更新索引結點)。

4)若索引結點的key的個數大於等於Math.ceil(m-1)/2 – 1,則刪除操作結束。否則執行第5步

5)若兄弟結點有富余,父結點key下移,兄弟結點key上移,刪除結束。否則執行第6步

6)當前結點和兄弟結點及父結點下移key合並成一個新的結點。將當前結點指向父結點,重復第4步。

註意,通過B+樹的刪除操作後,索引結點中存在的key,不一定在葉子結點中存在對應的記錄。

下面是一顆5階B樹的刪除過程,5階B數的結點最少2個key,最多4個key。


a)初始狀態

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b)刪除22,刪除後結果如下圖

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刪除後葉子結點中key的個數大於等於2,刪除結束


c)刪除15,刪除後的結果如下圖所示

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刪除後當前結點只有一個key,不滿足條件,而兄弟結點有三個key,可以從兄弟結點借一個關鍵字為9的記錄,同時更新將父結點中的關鍵字由10也變為9,刪除結束。

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d)刪除7,刪除後的結果如下圖所示

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當前結點關鍵字個數小於2,(左)兄弟結點中的也沒有富余的關鍵字(當前結點還有個右兄弟,不過選擇任意一個進行分析就可以了,這裏我們選擇了左邊的),所以當前結點和兄弟結點合並,並刪除父結點中的key,當前結點指向父結點。

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此時當前結點的關鍵字個數小於2,兄弟結點的關鍵字也沒有富余,所以父結點中的關鍵字下移,和兩個孩子結點合並,結果如下圖所示。

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3.參考內容

[1] B+樹介紹

[2] 從MySQL Bug#67718淺談B+樹索引的分裂優化

[3] B+樹的幾點總結

B樹和B+樹的插入、刪除圖文詳解