Python實作B樹插入演算法的原理圖解
B樹是高度平衡的二元搜尋樹,進行插入操作,要先取得插入節點的位置,遵循節點比左子樹大,比右子樹小,在需要時拆分節點。
一圖看懂B樹插入操作原理

B樹插入演算法
<code>BreeInsertion(T, k)r root[T]if n[r] = 2t - 1<br/> s = AllocateNode()<br/> root[T] = s<br/> leaf[s] = FALSE<br/> n[s] <- 0<br/> c1[s] <- r<br/> BtreeSplitChild(s, 1, r)<br/> BtreeInsertNonFull(s, k)else BtreeInsertNonFull(r, k)BtreeInsertNonFull(x, k)i = n[x]if leaf[x]<br/> while i ≥ 1 and k < keyi[x]<br/> keyi+1 [x] = keyi[x]<br/> i = i - 1<br/> keyi+1[x] = k<br/> n[x] = n[x] + 1else while i ≥ 1 and k < keyi[x]<br/> i = i - 1<br/> i = i + 1<br/> if n[ci[x]] == 2t - 1<br/> BtreeSplitChild(x, i, ci[x])<br/> if k &rt; keyi[x]<br/> i = i + 1<br/> BtreeInsertNonFull(ci[x], k)BtreeSplitChild(x, i)BtreeSplitChild(x, i, y)z = AllocateNode()leaf[z] = leaf[y]n[z] = t - 1for j = 1 to t - 1<br/> keyj[z] = keyj+t[y]if not leaf [y]<br/> for j = 1 to t<br/> cj[z] = cj + t[y]n[y] = t - 1for j = n[x] + 1 to i + 1<br/> cj+1[x] = cj[x]ci+1[x] = zfor j = n[x] to i<br/> keyj+1[x] = keyj[x]keyi[x] = keyt[y]n[x] = n[x] + 1</code>
用Python實作B樹插入演算法
<code>class BTreeNode:<br/> def __init__(self, leaf=False):<br/> self.leaf = leaf<br/> self.keys = []<br/> self.child = []<br/> <br/>class BTree:<br/> def __init__(self, t):<br/> self.root = BTreeNode(True)<br/> self.t = t<br/> <br/> def insert(self, k):<br/> root = self.root<br/> if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1:<br/> temp = BTreeNode()<br/> self.root = temp<br/> temp.child.insert(0, root)<br/> self.split_child(temp, 0)<br/> self.insert_non_full(temp, k)<br/> else:<br/> self.insert_non_full(root, k)<br/> <br/> def insert_non_full(self, x, k):<br/> i = len(x.keys) - 1<br/> if x.leaf:<br/> x.keys.append((None, None))<br/> while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:<br/> x.keys[i + 1] = x.keys[i]<br/> i -= 1<br/> x.keys[i + 1] = k<br/> else:<br/> while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:<br/> i -= 1<br/> i += 1<br/> if len(x.child[i].keys) == (2 * self.t) - 1:<br/> self.split_child(x, i)<br/> if k[0] > x.keys[i][0]:<br/> i += 1<br/> self.insert_non_full(x.child[i], k)<br/> <br/> def split_child(self, x, i):<br/> t = self.t<br/> y = x.child[i]<br/> z = BTreeNode(y.leaf)<br/> x.child.insert(i + 1, z)<br/> x.keys.insert(i, y.keys[t - 1])<br/> z.keys = y.keys[t: (2 * t) - 1]<br/> y.keys = y.keys[0: t - 1]<br/> if not y.leaf:<br/> z.child = y.child[t: 2 * t]<br/> y.child = y.child[0: t - 1]<br/> <br/> def print_tree(self, x, l=0):<br/> print("Level ", l, " ", len(x.keys), end=":")<br/> for i in x.keys:<br/> print(i, end=" ")<br/> print()<br/> l += 1<br/> if len(x.child) > 0:<br/> for i in x.child:<br/> self.print_tree(i, l)<br/> <br/>def main():<br/> B = BTree(3)<br/> <br/> for i in range(10):<br/> B.insert((i, 2 * i))<br/> <br/> B.print_tree(B.root)<br/> <br/>if __name__ == '__main__':<br/> main()</code>
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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
