B+树详解与实现
- 一、引言
- 二、B+树的定义
- 三、B+树的插入
- 四、B+树的删除
- 五、B+树的查找效率
- 六、B+树与B树的区别和联系
一、引言
B+树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。它的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。B+树在节点访问时间远远超过节点内部访问的时候，比可作为替代的实现有着实在的优势。通过最大化在每个内部节点内的子节点的数目减少树的高度，平衡操作不经常发生，而且效率增加了。这种价值得以确立通常需要每个节点在次级存储中占据完整的磁盘块或近似的大小。B+树是B树的一种变形形式，B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址，叶子结点以上各层作为索引使用。一棵m阶的B+树和m阶的B树的差异在于：
- 有n棵子树的节点中含有n个关键字（B树中是n-1个）。
- 所有的叶子节点中包含了全部关键字的信息以及指向这些关键字记录的指针，且叶子节点本身依关键字的大小从小到大顺序链接。
- 所有的非叶子节点可以看成是索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字。
通常在B+树上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点。对B+树进行查找时，通常从根节点开始，当找到叶子节点后，再在其中进行查找，直到找到对应的数据或指针。与B-树相比，B+树在非叶子节点上是不存储数据的，只存储它的孩子节点的最大（或最小）关键字信息和指向其子节点的指针信息，这样使得B+树非叶子节点所能容纳的孩子节点信息更多，树的高度相对比B-树小，在查找时所需要的IO操作次数也比B-树小。
二、B+树的定义
一颗m阶的B+树和m阶的B树的差异在于：
- 有n棵子树的节点中含有n个关键字。（B树中是n-1个）
- 所有的叶子节点中包含了全部关键字的信息以及指向含这些关键字记录的指针，且叶子节点本身依关键字的大小从小到大顺序链接。
- 所有的非叶子节点可以看成是索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字。
三、B+树的插入
B+树的插入首先在叶子节点中进行，若插入后叶子节点中的关键字个数大于m，则需要进行分裂操作。分裂需要两个步骤：
- 节点分裂：将原节点中的关键字和子节点平均分配到两个新的节点中，原节点中的第m/2个（下取整，下同）关键字上升到其父节点中（父节点中关键字的个数加1），若没有父节点（原节点为根节点），则创建一个新的根节点。
- 调整索引：当分裂操作使得节点中关键字的个数超过m-1个时，需要对父节点进行分裂操作（即使父节点的关键字个数没有超过m-1，但只要其有子节点的关键字个数超过m-1，也需要进行分裂，以保证B+树的性质）。这个分裂过程可能会递归向上进行，甚至可能导致根节点的分裂，从而增加树的高度。
以下是插入操作的伪代码实现：
function Insert(root, key) {
leaf = FindLeaf(root, key)
if (leaf.keyword_count < order - 1) {
// 插入到叶子节点
leaf.Insert(key)
} else {
// 分裂叶子节点
new_leaf, median = leaf.Split()
parent = leaf.parent
if (parent == null) {
// 创建新的根节点
new_root = CreateNewRoot(leaf, new_leaf, median)
root = new_root
} else {
parent.Insert(median)
if (parent.keyword_count > order - 1) {
Insert(root, median) // 递归插入
}
}
}
}
四、B+树的删除
B+树的删除操作稍微复杂一些，需要考虑多种情况。如果被删除的关键字位于非叶子节点，则需要用其后继节点（或前驱节点）中的最小（或最大）关键字替换，并转化为在叶子节点中的删除。如果被删除的关键字位于叶子节点，且该叶子节点中的关键字个数大于等于ceil(m/2)，则可以直接删除。否则，需要考虑合并叶子节点或者从相邻节点借调关键字。以下是删除操作的伪代码实现：
function Delete(root, key) {
node = FindNode(root, key) // 找到包含key的节点
if (node is not a leaf) {
// 如果不是叶子节点，找到后继节点，并用后继节点中的最小关键字替换当前节点的key，然后删除后继节点中的该关键字
successor = FindSuccessor(node)
node.key = successor.min_key
node = successor // 转化为在叶子节点中的删除
}
if (node.keyword_count > ceil(m/2)) {
node.Delete(key) // 可以直接删除
} else {
if (node的相邻兄弟节点的关键字个数 > ceil(m/2)) {
// 从相邻兄弟节点借调关键字
BorrowFromSibling(node)
} else {
// 合并节点
MergeWithSibling(node)
}
}
}
五、B+树的查找效率
在B+树上进行查找的效率与树的高度成正比，而树的高度又与树的阶数m和包含n个关键字的B+树的层数相关。因此，通过合理设置B+树的阶数m，可以使得查找效率达到最优。在实际情况中，通常根据磁盘块的大小和关键字的平均大小来确定B+树的阶数m。
六、B+树与B树的区别和联系
B+树与B树的主要区别在于非叶子节点是否存储关键字信息。在B树中，非叶子节点既存储关键字信息，又存储子节点的指针信息；而在B+树中，非叶子节点只存储子节点的最大（或最小）关键字信息和指针信息，所有的关键字信息和相应的数据都存储在叶子节点中。这使得B+树的非叶子节点可以存储更多的子节点信息，从而降低了树的高度，提高了查找效率。另外，B+树的叶子节点之间是通过指针链接在一起的，这样便于进行范围查找和顺序访问。
七、C语言实现B+树的基本操作示例（部分代码）
为了提供一个更完整的示例，下面是一个简化的B+树插入操作的C代码实现。请注意，这个实现是为了教学目的而简化的，并不适合用于生产环境。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#define ORDER 4 // B+树的阶数
#define MAX_KEYS (ORDER - 1)
#define MIN_KEYS (ORDER / 2)
typedef struct BPlusTreeNode {
int keys[MAX_KEYS];
struct BPlusTreeNode *children[ORDER];
struct BPlusTreeNode *next; // 用于叶子节点的链表
int keyCount;
bool isLeaf;
} BPlusTreeNode;
BPlusTreeNode* createNode(bool isLeaf) {
BPlusTreeNode* newNode = (BPlusTreeNode*)malloc(sizeof(BPlusTreeNode));
if (!newNode) {
perror("Memory allocation failed");
exit(EXIT_FAILURE);
}
newNode->keyCount = 0;
newNode->isLeaf = isLeaf;
newNode->next = NULL;
for (int i = 0; i < ORDER; i++) {
newNode->children[i] = NULL;
}
return newNode;
}
void insertKey(BPlusTreeNode* node, int key, BPlusTreeNode* child) {
int i;
for (i = node->keyCount - 1; i >= 0 && key < node->keys[i]; i--) {
node->keys[i + 1] = node->keys[i];
if (!node->isLeaf) {
node->children[i + 2] = node->children[i + 1];
}
}
node->keys[i + 1] = key;
if (!node->isLeaf) {
node->children[i + 2] = child;
}
node->keyCount++;
}
void splitNode(BPlusTreeNode* node, BPlusTreeNode** newNode, int* median) {
*newNode = createNode(node->isLeaf);
int midIndex = node->keyCount / 2;
*median = node->keys[midIndex];
(*newNode)->keyCount = node->keyCount - midIndex - 1;
for (int i = 0; i < (*newNode)->keyCount; i++) {
(*newNode)->keys[i] = node->keys[midIndex + 1 + i];
if (node->isLeaf) {
// If it's a leaf node, copy the next pointers as well
(*newNode)->next = node->next;
node->next = NULL;
} else {
(*newNode)->children[i] = node->children[midIndex + 1 + i];
}
}
node->keyCount = midIndex + 1;
}
// Recursive insert function
void insertRecursive(BPlusTreeNode* node, int key, BPlusTreeNode* leafNode) {
if (node->isLeaf) {
insertKey(node, key, leafNode);
if (node->keyCount > MAX_KEYS) {
BPlusTreeNode* newNode;
int median;
splitNode(node, &newNode, &median);
if (node->next) {
newNode->next = node->next;
node->next->keys[0] = median; // Set the smallest key of the next node
node->next = newNode;
}
}
} else {
int i;
for (i = 0; i < node->keyCount; i++) {
if (key < node->keys[i]) {
break;
}
}
if (i < node->keyCount) {
insertRecursive(node->children[i + 1], key, leafNode);
if (node->children[i + 1]->keyCount > MAX_KEYS) {
int median;
BPlusTreeNode* newNode;
splitNode(node->children[i + 1], &newNode, &median);
insertKey(node, median, newNode);
}
} else {
insertRecursive(node->children[i], key, leafNode);
if (node->children[i]->keyCount > MAX_KEYS) {
int median;
BPlusTreeNode* newNode;
splitNode(node->children[i], &newNode, &median);
insertKey(node, median, newNode);
}
}
}
}
void insert(BPlusTreeNode** root, int key) {
BPlusTreeNode* leafNode = createNode(true); // Dummy leaf node for recursion
if (*root == NULL) {
*root = createNode(true);
insertKey(*root, key, leafNode);
} else {
insertRecursive(*root, key, leafNode);
}
}
// Main function to test the insert operation
int main() {
BPlusTreeNode* root = NULL;
int keys[] = {10, 20, 5, 15, 30, 7, 17, 25, 40};
int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);
for (int i = 0; i < n; i++) {
insert(&root, keys[i]);
}
// Simple traversal to print the keys in the B+ tree (only for leaves)
BPlusTreeNode* curr = root;
while (!curr->isLeaf) {
curr = curr->children[0]; // Assuming the smallest key is in the leftmost leaf
}
printf("Leaf nodes contain: ");
while (curr) {
for (int i = 0; i < curr->keyCount; i++) {
printf("%d ", curr->keys[i]);
}
printf("| ");
curr = curr->next;
}
printf("\n");
// Cleanup code would go here (recursively free all allocated nodes)
return 0;
}
这个简化的示例展示了如何在B+树中插入关键字。请注意，这个实现没有处理删除操作，没有实现完整的查找功能，也没有进行错误检查或优化。此外，为了简化代码，我们假设所有叶子节点都在同一个层级上，且我们省略了叶子节点中指向记录的指针（在这个示例中不需要）。在实际应用中，B+树的实现会更加复杂，并需要考虑更多的边界情况和性能优化。
