B-트리 알고리즘 및 Python 구현에 대한 심층 분석
B树,和二叉搜索树很像,每个节点可以包含多个节点,但B树的子节点可以超过两个。
B树数据结构
B树可以在单个节点中存储许多键,并且可以有多个子节点。
B树搜索算法
BtreeSearch(x,k) i=1 while i≤n[x]and k≥keyi[x] do i=i+1 if i n[x]and k=keyi[x] then return(x,i) if leaf[x] then return NIL else return BtreeSearch(ci[x],k)
B树搜索示例
指定K=17,从根节点开始,将k与根进行比较。
ķ>11,转到根的右子节点;比较k和16,因为>16,比较k和下一个键18。
由于k<18,k介于16和18之间。在16的右子节点或18左子节点中搜索,k被发现。
Python实现B树
class BTreeNode: def __init__(self,leaf=False): self.leaf=leaf self.keys=[] self.child=[] class BTree: def __init__(self,t): self.root=BTreeNode(True) self.t=t def insert(self,k): root=self.root if len(root.keys)==(2*self.t)-1: temp=BTreeNode() self.root=temp temp.child.insert(0,root) self.split_child(temp,0) self.insert_non_full(temp,k) else: self.insert_non_full(root,k) def insert_non_full(self,x,k): i=len(x.keys)-1 if x.leaf: x.keys.append((None,None)) while i>=0 and k[0]<x.keys<i>[0]: x.keys[i+1]=x.keys<i> i-=1 x.keys[i+1]=k else: while i>=0 and k[0]<x.keys<i>[0]: i-=1 i+=1 if len(x.child<i>.keys)==(2*self.t)-1: self.split_child(x,i) if k[0]>x.keys<i>[0]: i+=1 self.insert_non_full(x.child<i>,k) def split_child(self,x,i): t=self.t y=x.child<i> z=BTreeNode(y.leaf) x.child.insert(i+1,z) x.keys.insert(i,y.keys[t-1]) z.keys=y.keys[t:(2*t)-1] y.keys=y.keys[0:t-1] if not y.leaf: z.child=y.child[t:2*t] y.child=y.child[0:t-1] def print_tree(self,x,l=0): print("Level",l,"",len(x.keys),end=":") for i in x.keys: print(i,end="") print() l+=1 if len(x.child)>0: for i in x.child: self.print_tree(i,l) def search_key(self,k,x=None): if x is not None: i=0 while i<len(x.keys)and k>x.keys<i>[0]: i+=1 if i<len(x.keys)and k==x.keys<i>[0]: return(x,i) elif x.leaf: return None else: return self.search_key(k,x.child<i>) else: return self.search_key(k,self.root) def main(): B=BTree(3) for i in range(10): B.insert((i,2*i)) B.print_tree(B.root) if B.search_key(8)is not None: print("\nFound") else: print("\nNot Found") if __name__=='__main__': main()
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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
