第九章关系查询处理和查询优化

B+树

参考文档https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/80631121

m阶B树：
1.根结点至少有两个子节点。

2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m

3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m

4.所有的叶子结点都位于同一层。

5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

m 阶B+树
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。

2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。

优点
1.单一节点存储更多的元素，使得查询的IO次数更少。

2.所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。

3.所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。

关于 B树的代码实现强烈推荐一篇文章https://blog.csdn.net/geek_jerome/article/details/78895289
他写了500多行

引入知识点 ：

第三个中的Br以及Bs分别代表关系r,s 中的所占有的块数，k-1 指的是在内存中分配给外表的块数，也可能是直接给出来的。Ns ,Nr 自然就是表示元组数目。

2
(1) 读入磁盘 ： 20000/40 =500
（2） 索引需要读三次磁盘，共有4次。
(3) 20000/40+20000/40* 1200/30 +1200/10，其中 读磁盘需要20000/40+20000/40 *1200/30 次，假设连接后一块含有10个数据 ，要写入1200/10
(4) 有序：根据上面的公式 20000/40 +1200/10 ，写入的话需要写入1200/10 次数，假设连接之后包含10个元组，即Mrs =10
无序 ： $(20000/40+1200/30）\ast 2$ +$2\ast 540\ast lo{g}_{2}540$

3

4

1.全表扫描
2.索引扫描,较优
3.索引较优，直接查找2000 这个索引的左右两端即可，特别是元组中大多是2000 。
4.索引扫描，之后直接检查Salary是不是满足条件
5.因为Salary没有索引，直接是使用全表扫描是较优的

5

小结
（1）重点是对于select的查询优化，能先选的地方要先选，将这个表无论是做长度还是宽度的删减之后再进行连接操作
（2）当数据较大时，索引就显得十分重要。

最后分享一篇 为什么b+树适合索引：https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9214485.html