mysqlb+tree结构

怎样在 MySQL 表中存储树形结构数据

很高兴为您解答。一般比较普遍的就是四种方法：(具体见SQLAnti-patterns这本书)AdjacencyList：每一条记录存parent_idPathEnumerations：每一条记录存整个treepath经过的node枚举NestedSets：每一条记录存nleft和nrightClosureTable：维护一个表，所有的treepath作为记录进行保存。各种方法的常用操作代价见下图

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为什么mysql的数据结构用的是b+而不是b

mysql的数据结构用的是b+而不是b

红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。下面先介绍内存和磁盘存取原理，然后再结合这些原理分析B-/+Tree作为索引的效率。

主存存取原理

目前计算机使用的主存基本都是随机读写存储器(RAM)，现代RAM的结构和存取原理比较复杂，这里本文抛却具体差别，抽象出一个十分简单的存取模型来说明RAM的工作原理。

从抽象角度看，主存是一系列的存储单元组成的矩阵，每个存储单元存储固定大小的数据。每个存储单元有唯一的地址，现代主存的编址规则比较复杂，这里将其简化成一个二维地址：通过一个行地址和一个列地址可以唯一定位到一个存储单元。图5展示了一个4x4的主存模型。

主存的存取过程如下：

当系统需要读取主存时，则将地址信号放到地址总线上传给主存，主存读到地址信号后，解析信号并定位到指定存储单元，然后将此存储单元数据放到数据总线上，供其它部件读取。

写主存的过程类似，系统将要写入单元地址和数据分别放在地址总线和数据总线上，主存读取两个总线的内容，做相应的写操作。

这里可以看出，主存存取的时间仅与存取次数呈线性关系，因为不存在机械操作，两次存取的数据的“距离”不会对时间有任何影响，例如，先取A0再取A1和先取A0再取D3的时间消耗是一样的。

磁盘存取原理

上文说过，索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作。与主存不同，磁盘I/O存在机械运动耗费，因此磁盘I/O的时间消耗是巨大的。

图6是磁盘的整体结构示意图。

一个磁盘由大小相同且同轴的圆形盘片组成，磁盘可以转动(各个磁盘必须同步转动)。在磁盘的一侧有磁头支架，磁头支架固定了一组磁头，每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不能转动，但是可以沿磁盘半径方向运动(实际是斜切向运动)，每个磁头同一时刻也必须是同轴的，即从正上方向下看，所有磁头任何时候都是重叠的(不过目前已经有多磁头独立技术，可不受此限制)。

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Thereisabirdonthetree这句话是对的吗为什么我?

我觉得不对。会不会是印刷错误？

in the tree 外来的东西 不是树本身就有的

通常表示的是方位、位置，在树上、在树干上、在树枝间等都用in the tree表示。

Alan found a bird's nest in the tree.艾伦发现树上有个鸟窝。

The monkey was swinging in the tree.猴子在树上荡来荡去。

on the tree

还专门特指生长在树上。如树上结的果子、开的花或是叶子等等。

例句：