为什么将B树用于AVL树以外的数据库索引

Question

我听到了一些声明，例如，考虑AVL树的高度和AVL树节点可以包含的最大密钥，由于磁盘io，对AVL树的搜索将非常耗时。 但是，假设索引文件包含整个AVL树结构，然后索引文件的大​​小小于风扇大小，那么我们只能在一次磁盘io中读取整个AVL树。

使用AVL树似乎不会带来额外的磁盘io，您如何解释B树更好呢？

Answer 1

数据库使用平衡二叉树（加）avl只是这些平衡树的特例，因此不需要它

Answer 2

  

我们只能在一次磁盘io中读取整个AVL树

是的，它可以那样工作。本质上，整个数据结构将被带入内存。 IO不再是问题。

某些数据库使用此策略。例如，SQL Server内存“ Hekaton”可以做到这一点，并提供OLTP正常吞吐量的约100倍。

Hekaton使用两种索引数据结构：哈希表和树。我认为这些树称为cw树，与b树相似。

对于通用数据库工作负载，非常希望不需要内存中的所有内容。在这些情况下，B树是一个很好的设计折衷。

Answer 3

它的因为 B 树通常在单个节点中有更多的键，因此减少了搜索的深度，如果深度越大，记录索引的链接遍历时间就越长，因此缓存局部性并使树更宽更深一层，多个键存储在一个节点的数组中，相对提高了缓存性能和快速查找。