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腾讯面试官用「B+树」虐哭我了

A5新闻网 国内 2020-12-20 14:40:21

  我们知道当系统要处理的数据量非常庞大的时候,数据不可能全部存放于内存,需要借助磁盘来完成存储和检索。在数据库中支持很多种索引方式,常见有哈希索引、全文索引和B+树索引。今天将和大家分享使用B+树作为索引的优缺点。

  面试很多互联网公司,都会问这个问题,也许我们看过太多面经内容,但是基本上答案千篇一律,对于面试官而言也是基本上听腻了,是多么希望能听到不一样的解答,那么今天希望这篇文章可以给你不一样的答案。

  今天分享的几点如下:

  目录

  数据从磁盘读写与内存读写有哪些不同

  我们平时接触的有机械硬盘和固态硬盘。内存属于半导体器件,对于内存,我们知道内存地址就可以通过地址拿到数据,也就是内存的随机访问特性。访问速度快但是贵,所以内存空间一般比较小。

  对于磁盘,属于机械器件。每当磁盘访问数据的时候,都需要等磁盘盘片旋转到磁头,才能读取相应的数据,即使磁盘的转速很快,但是和内存的随机访问相比还是渣渣。

  所见,如果是随机读写,其性能差距是非常大的。那如果是顺序访问大量数据的时候,磁盘的性能和内存其实差距就不大了,这是为啥?

  磁盘的最小读写单位是扇区,现在磁盘扇区一般是4k个字节,对于操作系统,一次性会读取多个扇区,至此操作系统的最小读取单位就是块。

  每当我们从磁盘读取一个数据,操作系统就会一次性读取整个块,那么对于大量的顺序读写来说,磁盘效率会比随机读写高很多。

  假设现在你有个有序数组,全部以块的方式存放在磁盘中,现在我们通过二分查找的方式查找元素A。首先我们找到中间元素,并从块中取出,将其从磁盘放入内存中,然后再内存中进行二分查找。

  在进行下一步的时候,如果查找的元素在其他块中,我们需要继续从磁盘读出到内存中。这样反反复复的从磁盘到内存,其效率将非常的低。所以我们需要想办法让访问磁盘的次数尽可能的低。

  数据和索引分离

  我们以公安系统为例。系统中的用户非常多,每个用户除了姓名,年龄等基本信息外,当然还有一个唯一标识的ID,我们拿到这个ID,就可以知道对应的基本信息。但是每个用户的基本信息太多不可能全部存放在内存中,因此考虑存储于磁盘中。

  用户数据

  采用有序数组的方式,其中分别存储用户ID和用户信息所在磁盘的位置,这样我只需要存放两个元素,直接存放于内存。如下图所示

  有序数组

  但是在数据频繁变化的场景中,有序数组的弊端就出现了。大部分情况还是考虑使用二叉检索树或者哈希表的方式。但是哈希表又不支持区间查询,因此更多的使用二叉检索树的方式。如下图所示:

  如果索引太多,依然不能完全存放于内存中,那我们是不是可以考虑将索引也存放于磁盘中?如何高效的在磁盘中组织索引的结构?这就引入了B+树。

  B+树

  让节点大小等于块大小

  我们知道操作系统在对磁盘进行访问的时候,通常是按照块的方式读取。如果当前你需要读取的数据只有几个字节,但是磁盘依然会将整个块读出来,这样子是不是读写效率就很低呢。在B+树中,大佬采用让一个节点大小等于一个块的大小,节点中存放的不是一个元素,而是一个有序的数组,这样充分利用操作系统的套路,使得读取效率的最大化

  内部节点与叶子节点

  内部节点和叶子节点虽然是一样的结构,但是其存储的内容有所区别。内部节点存放key以及维持树形结构的指针,它并不存放key对应的数据。而叶子节点存放key和对应的数据,不存放维持树形结构的指针,这样使得节点空间的利用最大化。

  内部节点与叶子节点

  B+树使用双向链表的方式,具有良好的范围查询能力和灵活的调整能力

  综上三点,B+树是一颗完全平衡的m阶多叉树。

  m阶多叉树

  B+树的检索方案

  刚才吹了一波B+树多么的牛逼,到底是怎么检索的?具体的查找过程是这样的:我们先确认要寻找的查询值,位于数组中哪两个相邻元素中间,然后我们将第一个元素对应的指针读出,获得下一个 block 的位置。读出下一个 block 的节点数据后,我们再对它进行同样处理。这样,B+ 树会逐层访问内部节点,直到读出叶子节点。对于叶子节点中的数组,直接使用二分查找算法,我们就可以判断查找的元素是否存在。如果存在,我们就可以得到该查询值对应的存储数据。如果这个数据是详细信息的位置指针,那我们还需要再访问磁盘一次,将详细信息读出。

  B+树是一个m阶的多叉树,所以B+树中的一个节点可以存放m个元素的数组,ok,这样的话,只需要几层的b+树就可以索引数据量很大的数了。比如1个2k的节点可以存放200个元素,那么一个4层的B+树就能存放200^4,即16亿个元素。

  如果只有四层,意味着我们最多访问磁盘4次,假设目前每个节点为2k,那么第一层就一个节点也就2k,第二层节点最多200个元素,一共就是0.8M。第三层200^2,也就是40000个节点,一共80M。对于当前的计算机而言,我们完全可以将前面三层存放于内存中,只需要将第四层存放于磁盘中,这样我们只需要和磁盘打一次交道就分手,也就是面试想知道的为什么要分为内部节点与叶子节点。

  B+树如何进行动态的调整

  上面介绍了B+树的结构和查询原理,现在我们看看B+树增加和删除是怎么个情况

  现在我们以三个元素的B+树 为例,假设目前我们要插入ID为6=5的元素,第一步先查找对应的叶子节点,如果叶子节点没有满,直接插入即可

  插入元素6

  如果我们插入的元素是10?按道理我们应该插入到9后面,但是节点已经满了,所以我们需要采取其他的方式。方法是将此叶子节点进行分裂,即生成一个新的节点,然后将数据在两个节点中平分。

  节点分裂

  很明显,叶子节点的分裂影响到了父节点,如果父节点也是满的,也要进行分裂

  节点分裂

  总结

  从大问题拆分为小问题并逐个解决是我们在生活学习重要的本领,比较复杂的B+树其实也就是基本的数据结构(数组,链表,树)组成,其检索过程实际上就是二分查找,所以如果B+树完全载入内存,它的检索效率和有序数组/二叉检索树差不多,但是却更加复杂。B+树最大的优点在于它将索引存放在磁盘,让检索技术摆脱了内存限制,另外通过将索引和数据分离的方式,将索引的数组大小保持在较小范围,这样精简索引。

标签:B+树

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