Wat is B-boom in SQL?
Wat is B-boom in SQL?

Video: Wat is B-boom in SQL?

Video: Wat is B-boom in SQL?
Video: B tree in database | Example | DBMS | Bhanu Priya 2024, November
Anonim

In de informatica is een B - boom is een zelfbalancerend boom gegevensstructuur die gegevens gesorteerd houdt en zoekopdrachten, opeenvolgende toegang, invoegingen en verwijderingen in logaritmische tijd mogelijk maakt. De B - boom is een generalisatie van een binaire zoekopdracht boom in dat een knoop meer dan twee kinderen kan hebben.

Gezien dit, wat is B-boom in de database?

O(log n) O(log n) In de informatica is a B - boom is een zelfbalancerend boom gegevensstructuur die gesorteerde gegevens bijhoudt en zoekopdrachten, opeenvolgende toegang, invoegingen en verwijderingen in logaritmische tijd mogelijk maakt. De B - boom generaliseert de binaire zoekopdracht boom , waardoor knooppunten met meer dan twee kinderen mogelijk zijn.

Weet ook, wat is B-boom en eigenschappen? EEN B - boom is een boom gegevensstructuur die gegevens gesorteerd houdt en zoekopdrachten, invoegingen en verwijderingen in logaritmische afgeschreven tijd mogelijk maakt. In tegenstelling tot zelfbalancerend binair zoeken bomen , het is geoptimaliseerd voor systemen die grote blokken gegevens lezen en schrijven. Het wordt het meest gebruikt in database- en bestandssystemen.

Ook om te weten is, wat is een B-boom voorbeeld?

B - Boom is een uitgebalanceerde zoektocht boom waarin elk knooppunt meerdere sleutels bevat en meer dan twee kinderen heeft. Hier hangt het aantal sleutels in een knoop en het aantal kinderen voor een knoop af van de volgorde van B - Boom . Elk B - Boom heeft een bestelling.

Hoe werken B-boomindexen?

B + boomindexen . Indexen zijn opgeslagen op schijf in de vorm van een gegevensstructuur die bekend staat als B + boom . B + bomen hebben alle sleutelwaarden in hun bladknooppunten. Alle bladknopen van a B + boom zijn op dezelfde hoogte, wat inhoudt dat elke inhoudsopgave opzoeken zullen neem hetzelfde aantal B + boom opzoeken tot een waarde vinden.

Aanbevolen: