# B+TREE

annyeongha

B-Tree (데이터 저장) 모든 내부, 리프 노드에 저장 (중복 키) 없음 (검색) 리프 노드뿐만 아니라 브랜치 노드에도 데이터가 저장되어 느린 경우가 있음 (삭제) 내부 노드의 데이터 삭제가 느리고 복잡함 (리프 노드) 리프 노드끼리 연결 x 균형 트리 balanced tree B+Tree (데이터 저장) 리프 노드에만 저장 (중복 키) 있음 (...

dasapcr

DB 인덱스 알고리즘 가운데 가장 일반적이며, 가장 먼저 도입되었다.가장 범용적으로 사용되는 인덱스 알고리즘이다.B는 Balanced를 의미한다.칼럼의 원래 값을 변형시키지 않고,인덱스 구조체 내에서 항상 정렬된 상태로 유지한다.이미지 출처: https://v

ouroborossnake

가장 상단의 노드를 '루트 노드(Root Node)', 중간 노드들을 '브랜치 노드(Branch Node)', 가장 아래 노드들을 '리프 노드(Leaf Node)'이다. 이진트리(Binary Tree)에는 정이진트리(Full binary tree), 포화이진트리(Per

gyuzic

B+ tree에 대해서 설명합니다.

nbac406

SQL INDEX 자료구조 > #### INDEX에서 B-tree, B+tree자료구조를 사용하는 이유 SQL INDEX는 데이터 저장, 수정, 삭제에 대한 성능을 탐색(select)성능을 대폭 상승하는 방식 그렇다면, INDEX는 자료 구조 중에서 B-tree를 사

ceusun0815

Node에 값을 4개까지 지닐 수 있고 자식 노드는 2개를 지니는 B-Tree를 만들어 봅시다.중복된 값을 입력하는 경우는 가정하지 않습니다.\- Insert1\. Root Node부터 시작합니다.2\. 현재 노드가 자식 노드를 가지고 있지 않은 경우 현재 노드에 값을

atopi0827

B+ Tree 구현 1일차C++의 많은 STL에서 R/B트리와 같은 균형 트리를 사용하는데 그 이해도를 높여보고자 B+ Tree를 직접 공부하고 구현해고자 합니다. Balanced tree 라고도 불리며 모든 leaf노드가 동일한 깊이를 가진다.m은 트리의 차수로 정의

kws60000

자식 2개 만을 갖는 이진 트리를 확장하여 N개의 자식을 가질 수 있도록 고안된 것입니다. 좌우 자식 간의 균형이 맞지 않을 경우에는 매우 비효율적이라, 항상 균형을 맞춘다는 의미에서 Balanced Tree 라고 불립니다.

ty_min12

B-Tree의 확장형으로 B-Tree는 모든 리프 노드에 접근하려면 루트 노드와 모든 브랜치 노드를 방문해야한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 B+Tree인덱스가 나왔다. 모든 자료가 리프노드에 있다.데이터노드의 자료는 정렬되어 있다.모든 리프노드는 같은 레벨에 있다.

rhkr9080

Most of the time, programmers will assume that memory is flat, meaning that all memory references are equally expensive.Typical CPUs implement several

sadlthf

키-값 쌍으로 데이터를 저장하는 자료구조키를 해시 함수를 이용해 고정된 크기의 숫자로 변환하고, 이를 배열의 인덱스로 사용해서 데이터를 저장하고 검색한다. 삽입 : O(1)삭제 : O(1)검색 : O(1)하지만, 해시 충돌(hash collision)이 발생하는 경우에

impala

[DB] B+트리 인덱스

gloom

이진트리(특히, 균형잡힌 이진트리)LinkedList<> 자료구조인덱스는 데이터를 빠르게 찾을 수 있는 하나의 장치이다.보통 DB에서 사용하는 인덱스는 B-트리 자료구조로 이루어져 있다.루트노드, 리프노드, 그리고 브랜치 노드로 나뉜다. 대표적인 BalancedT

tlsdnxkr

DB를 사용하면서 데이터의 양(Row)이 늘어남에 따라 실행 결과의 속도의 차이가 난다. 특히 JOIN, 서브 쿼리 사용 시 발생하는 곱연산에 따른 데이터의 양은 엄청나게 증가하게 된다. 이러한 데이터의 증가로 인해 WHERE 조건절로 필요한 데이터만 추출해서 사용하였

jayl2sw

칼럼의 값과 해당 레코드가 저장된 주소를 Key-Value 쌍의 인덱스로 만들어두어 해당 테이블에 대한 탐색을 빠르게 해주는 자료 구조이다.Index는 항상 정렬된 상태를 유지하기 때문에 원하는 값을 탐색하는 것은 빠르지만 새로운 값의 추가, 삭제, 수정이 발생할 경

pjh612

노션에 B-Tree에 대해 정리해놨던 글을 옮겼습니다!탐색 성능을 높이기 위해 고안된 트리의 한 종류로, 모든 leaf node가 같은 depth를 가지는게 특징인 균형잡힌(Balanced) 트리입니다.인덱스를 구성할 수 있는 자료구조는 Hash Table과 B+Tre

yhm8622

index는 우리나말 말로하면 색인. 책 뒷쪽에 많이 있는 바로 그것 index다.책에서 색인이 있으면, 원하는 페이지를 빠르게 찾을 수 있다. 읽었던 내용을 까먹었을 때도, 책 전체를 전부 다시 읽을 필요 없이 색인을 통해 찾을 수 있다.DB Index도 이와 비슷한

bambookim

Leaf가 아닌 node들은 자식 node(page)에 대한 주소를 갖고 있고, Leaf node들은 실제 데이터 레코드가 어떤 페이지에 위치해 있는지의 주솟값을 가지고 있다.MyISAM - Primary Key Index와 Secondary Index 둘 다 ROWI

bambookim

B-Tree의 B는 Binary가 아닌 Balanced로, 균형이 잡힌 트리라는 의미의 자료구조이다. 트리의 노드가 한쪽으로만 쏠리지 않도록 노드 삽입 및 삭제 시 특정 규칙에 맞게 재정렬하여 전체적으로 balance를 유지한다.

hacha2011

해시와 비트리