B TreeとB+ Treeの違いについて｜EGGHEAD公式ブログ

イントロダクション

B TreeとB+ Treeは、データ構造の中でも広く使われているものです。両者は、データの格納方法に関して多くの共通点を持っていますが、それでもいくつかの重要な違いがあります。この記事では、B TreeとB+ Treeの違いについて説明します。

B Treeは、平衡二分探索木の一種であり、多くのデータベースシステムで使われています。

B Treeは、各ノードに複数のキーと子ノードへのポインタを持ち、データを効率的に検索することができます。B Treeは、各ノードがキーを常にソートされた状態に保つことができ、検索や挿入、削除などの操作が効率的に行えます。

B+ Treeは、B Treeの一種であり、多くのデータベースシステムで使われています。

B+ Treeは、各ノードに複数のキーと子ノードへのポインタを持ち、データを効率的に検索することができます。B+ Treeは、各ノードがキーを常にソートされた状態に保ち、検索や挿入、削除などの操作が効率的に行えます。

しかし、B+ Treeは、B Treeとは異なり、すべてのデータが葉ノードに格納される点が異なります。葉ノードは、双方向リンクリストによって接続されており、範囲検索が容易になっています。

B TreeとB+ Treeには、いくつかの重要な違いがあります。

この特徴により、B+ Tree は範囲検索が効率的に行えます。B Treeは、キーとデータがすべてのノードに存在するため、B+ Tree よりも検索効率が劣る傾向があります。

しかし、B Treeは、B+ Treeよりもデータの挿入・削除が容易であり、データの更新が頻繁に行われる場合には、B Treeの方が適している場合があります。

MySQLでは、デフォルトのストレージエンジンとして InnoDB ストレージエンジンが使用されており、大規模なトランザクション処理に適した機能を提供しています。そのインデックス構造は B+Tree となっており、高速なキー検索と範囲検索を可能にしています。

MySQLには、他にも MyISAM ストレージエンジンがありますが、MyISAM は B Treeインデックスを使用します。しかし、MyISAM はトランザクション処理をサポートしていないため、InnoDB がより広く使用されています。

以上、B Tree と B+ Tree インデックスの違いでした。今度これのアルゴリズムについても Ruby で書いてみたいと思います。
ここまで読んでいただきありがとうございました。

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