精华内容
下载资源
问答
  • <p>I got to develop a user chain as shown in the figure. At level zero it has one member, level one two, level two will have 4, level 3 has 8 members..like wise 9th level will have 512 members and...
  • 数据库处理二叉树的一个实例

    千次阅读 2018-01-04 11:38:17
    感觉超难SQL问题 单表查询连接起点末点 表: 起点 末点 1 2 2 3 3 4 4 5  a b  等等 想要查询出来的结构: (1)起末点连接: 起点 末点 起点 末点 起点 末点 起点 末点 1 2 2 3 3 ...

    这是帖子原文

    感觉超难SQL问题 单表查询连接起点末点

    表:
    起点 末点
    1      2
    2      3
    3      4
    4      5 
    a      b 
    等等

    想要查询出来的结构:
    (1)起末点连接:
    起点 末点 起点 末点 起点 末点 起点 末点
    1       2       2      3      3       4       4      5
    (2)除去以上连接的点以外还有独立的点:
    起点 末点
    a       b

    可以用多条SQL查询,只要查询出来的结果拼凑起来没有重复即可,

    点击打开链接


    很显然,常规手段处理有难度,仔细分析问题  ,其实只是一棵二叉树,基于二叉树的处理方式,很容易实现,具体如下:

    --设置测试数据
    create table #abc(s varchar(10),e varchar(10),Path varchar(100))
    go
    insert into #abc(s,e)
    select 1,2 union
    select 2,3 union 
    select 3,4 union
    select 4,5 union
    select 'a','b'
    
    update #abc set [Path]=null
    --设置根节点
    update #abc
    set Path=s+','+e+'->'
    where s not in(select e from #abc)
    
    while @@rowcount>0
    begin
    --循环处理儿子节点
      update #abc
      set Path=t2.Path+t1.s+','+t1.e+'->'
      from #abc t1
        join(select * from #abc) t2 on t1.s=t2.e
      where t1.Path is null
    end
    --选择唯一路径
    select path from #abc where e not in(select s from #abc)
    --路径结果如下
    path                                                                                                 
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 
    1,2->2,3->3,4->4,5->
    a,b->
    

    完美解决用户要求

    展开全文
  • 数据库的索引原理(平衡二叉树)

    千次阅读 2018-10-17 16:26:21
    有时候为了提高查询数据的响应速度,都会创建一个索引,那创建索引为什么能够提升数据库查询数据呢? 因为创建索引采用的平衡二叉树的原理,他的特点是:  如果是插入数据则需要重构索引,重新找寻平衡点(这个数据...

    有时候为了提高查询数据的响应速度,都会创建一个索引,那创建索引为什么能够提升数据库的查询数据呢?

    因为创建索引采用的平衡二叉树的原理,他的特点是:

         如果是插入数据则需要重构索引,重新找寻平衡点(这个数据比较慢),如果仅仅是查询数据,则速度非常快,他会先找二叉树的平衡点,然后依次查找,速度快,索引其实是记录里面元素的物理地址. 大概是这个意思,如有不对请多多指教和板砖!

    展开全文
  • 二叉树实现数据查询

    2021-01-16 12:26:13
    使用二叉树实现数据库存储的意义在于可以快速实现数据检索的定位操作,因为如果使用链表时间复杂度远远高于二叉树的结构,所以对于二叉树来将最重要的概念就是检索。 由于在二叉树的结构之中需要有排序的需求那么...

    数据查询

    使用二叉树实现数据库存储的意义在于可以快速实现数据检索的定位操作,因为如果使用链表时间复杂度远远高于二叉树的结构,所以对于二叉树最重要的概念就是检索。

    由于在二叉树的结构之中需要有排序的需求,那么既然要进行排序处理,那么在整个的实现机制上使用了Compareble的比较器,所以本次的数据检索的查询判断就给予比较器来实现。

    1. 在IBinaryTree接口中添加数据查询的方法
      public boolean  (T data);    //进行数据查询
    2. 在IBinaryTreeImpl子类中覆写此方法
      /**
           * 判断数据是否存在
           * @param data  要进行判断得数据
           * @return  存在返回true,否则返回false
           */
          @Override
          public boolean contains(T data){
              if(data == null){
                  throw new NullPointerException("存储的二叉树数据是null");
              }
              if(!(data instanceof Comparable)){  //没有实现Comparable接口
                  throw new ClassCastException("要保存的数据类没有实现Comparable接口");
              }
              if(this.count == 0){
                  return false;
              }
              return this.root.containsNode(data) != null;    //返回的结果不为null则表示有数据
          }

       

    整体代码+测试:

    package 二叉树;
    
    interface IBinaryTree<T>{
        public void add(T data);    //添加数据的方法
        public int size();  //获取数组长度的方法
        public Object[] toArray();  //返回所有数据
        public boolean contains(T data);    //进行数据查询
    }
    
    class BinaTreeImpl<T> implements IBinaryTree<T>{
        //该内部类只为当前的外部类提供服务
        private class Node{
            private Comparable<T> data; //要存储的数据,全部进行强制性的转换
            private Node left;  //左子树
            private Node right; //右子数
            private Node parent;    //父节点
    
            public Node(Comparable<T> data){    //节点创建的同时保存数据
                this.data = data;
            }
    
            /**
             * 添加数据
             * @param newNode   要添加的数据对象
             */
            public void addNode(Node newNode){
                if(newNode.data.compareTo((T) this.data) <= 0){  //如果新节点小于当前对象
                    if(this.left == null){  //当前左节点为null
                        this.left = newNode;
                        this.parent = this; //设置父节点
                    }else {
                        this.left.addNode(newNode);   //递归调用
                    }
                }
                if(newNode.data.compareTo((T) this.data) > 0){  //新节点大于当前对象
                    if(this.right == null){
                        this.right = newNode;
                        this.parent = this; //设置父节点
                    }else{
                        this.right.addNode(newNode);   //递归调用
                    }
                }
            }
    
            /**
             * 中序遍历数据并存储全部数据
             */
            public void toArrayNode(){
                if(this.left  != null){ //此时存在左子树
                    this.left.toArrayNode();
                }
    
                BinaTreeImpl.this.resultData[BinaTreeImpl.this.foot++] =(T)this.data; //存储当前数据
    
                if(this.right != null){ //此时存在右子树
                    this.right.toArrayNode();
                }
            }
    
            /**
             * 遍历节点比较是否存在该数据
             * @return  有则返回该节点,没有则返回null
             */
            public Node containsNode(T data){
                if(this.data.compareTo(data) == 0){ //数据相同
                    return this;    //返回当前节点
                }else {  //结果不同
                    if (this.data.compareTo(data) < 0) {   //当前对象数据比传入的对象数据小,查询右节点
                        if (this.right != null) {
                            return this.right.containsNode(data);
                        } else {
                            return null; //此时没有数据匹配
                        }
                    }else {   //当前对象数据比传入的对象数据大,查询左节点
                        if (this.left != null) {
                            return this.left.containsNode(data);
                        }else {
                            return null; //此时没有数据匹配
                        }
                    }
                }
            }
        }
    
        //----------------以下操作为二叉树结构------------------
        private Node root;  //根节点
        private int count;  //数据的个数
        private int foot;   //控制数组的脚标
        private Object[] resultData;    //存储数据的对象数组
    
        //添加数据
        @Override
        public void add(T data) {
            if (data == null){  //由于data需要排序,如果为null肯定无法使用
                throw new NullPointerException("存储的二叉树数据是null");
            }
            if(!(data instanceof Comparable)){  //没有实现Comparable接口
                throw new ClassCastException("要保存的数据类没有实现Comparable接口");
            }
            Node newNode = new Node((Comparable<T>) data);  // 将数据保存在节点之中
            if(root == null){   //当前没有根节点存在
                this.root = newNode;
            }else{  //有根节点存在,需要确定节点的位置,提交给Node类处理
                this.root.addNode(newNode);
            }
    
            this.count++;   //记录数据个数
        }
    
        /**
         * 获取数组个数
         * @return  数组长度
         */
        @Override
        public int size(){
            return this.count;
        }
    
        /**
         * 获取全部数据
         * @return  存储全部数据的对象数组
         */
        @Override
        public Object[] toArray(){
            if(this.count == 0){
                return null;
            }
            this.foot = 0;  //脚标清零
            this.resultData = new Object[this.count];   //实例化对象数组
            this.root.toArrayNode();    //提交给Node处理
            return this.resultData;  //返回数组
        }
    
        /**
         * 判断数据是否存在
         * @param data  要进行判断得数据
         * @return  存在返回true,否则返回false
         */
        @Override
        public boolean contains(T data){
            if(data == null){
                throw new NullPointerException("存储的二叉树数据是null");
            }
            if(!(data instanceof Comparable)){  //没有实现Comparable接口
                throw new ClassCastException("要保存的数据类没有实现Comparable接口");
            }
            if(this.count == 0){
                return false;
            }
            return this.root.containsNode(data) != null;    //返回的结果不为null则表示有数据
        }
    }
    
    
    
    
    public class BinaryTree类 {
        public static void main(String[] args) {
            BinaTreeImpl<Integer> tree = new BinaTreeImpl<>();
            int numbers[] = new int[]{10,30,50,60,80,90,95};
            for (int num : numbers){
                tree.add(num);
            }
            System.out.println("【元素个数】"+tree.size());
            for(Object obj:tree.toArray()) {
                System.out.print(obj + "、");
            }
            System.out.println("\n【测试元素1是否存在】:"+tree.contains(1));
            System.out.println("【测试元素12是否存在】:"+tree.contains(12));
        }
    }
    

    【元素个数】7
    10、30、50、60、80、90、95、
    【测试元素1是否存在】:false
    【测试元素12是否存在】:false

    展开全文
  • 数据库索引理解,基于索引的二叉树,B树,B+树理解。 理解索引从以下几个问题开始: 1.为什么使用索引?- 快速查询数据 通常查询数据,需要将全表扫描加载进入内存,耗时费力。为了避免全表扫描,采用类似字典方式...

    数据库索引理解,基于索引的二叉树,B树,B+树理解。
    理解索引从以下几个问题开始:
    1.为什么使用索引?- 快速查询数据
    通常查询数据,需要将全表扫描加载进入内存,耗时费力。为了避免全表扫描,采用类似字典方式增加索引,以提高查询效率。
    2.什么信息可以做索引?-主键,唯一键,普通键等。(后续详细说明)
    3.索引的数据结构?
    1.建立二叉树结构(复杂的有红黑树,平衡二叉树,线性二叉树)进行查找。
    2.建立B -Tree结构进行查找。
    3.建立B+ -Tree结构进行查找。
    4.建立hash结构进行查找。

    二.二叉树:平衡二叉树(时间复杂度Olog(n)),要求左右节点的高度相差不超过1.
    线性二叉树(时间复杂度O(n))
    缺陷:二叉树是为了提高查询速度,但是有限于二叉树的每个根节点下最多存在两个子节点,所以大量数据的存储会造成二叉树的深度急剧增加,在查询时,会增加大量的I/O,影响效率。(查询开始,首先进入根节点加载进内存,在判断查询目标位于根节点的左右两边加载内存,再依次循环)
    三.B -Tree
    B树定义:1.根节点至少包括两个子节点。
    2.树中每个节点最多有m个孩子(m阶B-Tree)
    3.除根节点和叶节点外,其它每个节点至少有ceil(m/2)个子节点,ceil函数取上限。
    4.所有叶节点都处于同一高度同一层。
    关键字必须按顺序排列,关键字的左子节点必须<上层最左边关键字,关键字的中间子节点必须<>上层左右关键字,右节点同理,注意全部是开区间。
    这些约束是为了减少树的深度,减少I/O1
    四.B+ -Tree
    在这里插入图片描述
    相比B树,关键字按顺序排列,关键字左节点<=上层左侧关键字 ,中间>=左侧 <右侧 (前开后闭),右侧>=

    在这里插入图片描述
    相比B+树更适合作于存储系统:
    ****1.B+树的磁盘读写代价更低。B+树内部节点(除叶子节点)并没有指向关键字具体信息的指针,也就是说不存储具体的数据,只存放索引信息,因此其内部结构与相比较B树更小,所容纳的关键字也就更多,一次性读入内存的所需查找关键字数量也就越多,相对来说。I/O次数更少,查询速率更高。
    内部节点并不是最终指向文件内容的节点,而是指向叶子节点关键字的索引。

    2.B+的查询效率更稳定。(Olog(n))因为关键字存储在叶子节点,每次查询数据都需要从根节点到叶子节点为止,所以每一个数据的查询效率都基本稳定。
    3.B+更有利于对数据库的扫描。B树没有解决元素遍历效率低下的问题。
    B+只需要遍历叶子节点,就可以遍历对所有关键字的扫描。**因为每个叶子节点都是用指针做链接的。能够做范围查询。**参照图二的最下方。

    展开全文
  • 为什么MySql数据库默认存储引擎InnoDB采用的B+树结构而不使用二叉树 1.二叉树和B+树存储数据结构上的区别 假设插入相同的数据 使用二叉树 使用B+树 2.二者存储数据的结构可以看出,二叉树随着数据的增加,树的高度...
  • 本系统实现主要用到的知识有:二叉树和文件输入输出。运行程序时,先从文件读入数据,同时构建查询树。查询树包含由三个结构体构建的节点,主要包括:查询树根节点、省子树和地区子树。每个省节点指向一棵对应的地区...
  • 一、索引是什么? 索引是为了加速对表数据...那么问题来了,用索引就是要加快数据的查询,单靠映射是没有意义的,需要一套能快速查找的方案,而索引的算法需要依次从如下几个快速查找算法来理解: 1.二叉树查找 ...
  • 二叉树

    2018-04-17 16:14:00
    二叉树的完全理解 1.概念: 1.每个节点(除了根节点)都有父节点 2.每个节点最多有两个节点 2.优点: 1.索引:提高查询效率,就是B树索引(Binary Tree) 2.比如全国十几亿个人的姓名和身份证,有同名的,想找一个人...
  • 数据库查询索引(sql单个索引和复合索引) ...这是因为:全表扫描/只使用一个索引的速度比起来,去分析两个索引二叉树更加耗费时间,所以绝大多数情况下数据库都是是用一个索引。 如这条语句: select count...
  • 注:非网上流传的“一种理想的在关系数据库中存储树型结构数据的方法”。 该存储算法对查询,插入,移动,删除均显得高效,当然也有一定的局限性,读者自己分析。
  • 当一条sql语句的查询涉及到多个字段,这个时候给每个字段加索引,数据库也只能够使用其中的一个索引,这个时候使用复合索引就比较好了。这是为什么呢? 这是因为:全表扫描/只使用一个索引的速度比起来,去分析两个...
  • 在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库查询方法。通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性...
  • 数据库

    2019-11-06 09:37:26
    Innodb 的索引采用b+树,在查询条件有a>2的时候只要取2后面的就可以了,相比二叉树就来的快.数据多的话,二叉树会变得很高.话不多说上图: B+: 二叉树: mysql版本链 一个事务对数据库的修改都会有自己的一个版本链...
  • 查询 顺序扫描文件表并按关键字排序 性能参数估计 B(R):包含关系R的全部记录的磁盘块数 T(R):关系R中记录个数 v(R,a): 关系R中属性a 的取值个数 一趟算法 一次单个元组操作的一趟算法:每次读入R关系的一个盘...
  • 非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析,刘波,雷刚跃,在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对��
  • 平衡多路查找树B Tree : B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。系统从磁盘读取数据到...Mysql在把磁盘数据读入到磁盘时会以页为基本单位, 在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录
  • 数据库索引

    2020-08-13 18:09:19
    什么是数据库索引 数据库库索引能帮主我们快速检索得到我们需要的...平衡二叉树相对于二叉树,增加了树高度的约束,通过一些列的逻辑约束保证不会出现全表查询的情况(左旋转,右旋转). 二叉树的缺点:树的高度决定了查询
  • 数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 加索引 问:为什么加索引能优化慢查询? 因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用...
  • 数据库结构

    2019-10-24 20:23:48
    数据库索引 ...缺点:若数据在二叉树中是单边增长,那么查询性能并不会有所提升 红黑树(是一种平衡二叉树,mysql同样不使用该数据结构) 当二叉树不平衡时,会自动平衡二叉树。 优点:能提高查...
  • 为什么索引能够提高查询速度?没有索引 检索数据的方式是从头到尾一条一条挨着匹配,这是慢的根本原因;索引类型BTREE:二叉树类型,原理图如下:对表创建一个二叉树,记录中间数据的物理磁盘地址,二叉树检索N次,...
  • 数据库索引(一)索引的本质解析 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构: 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree 如上图所示,先看左面我们看到了一个表。假如我现在需要查一条数据(select * ...
  • Java jdk8版本的hash才用到了红黑二叉树,并且数据库也是新版本的才用红黑二叉树查询,这说明红黑二叉树确实牛逼。 这篇博客就是来分析一下怎样搞定这个牛逼的东西
  • 优势:提升查询速度 劣势:降低了写效率 应用程序对数据的读写比例基本为10:1 3、如何正确看待索引 1、项目上线前就提前考虑 2、索引不是越多越好,对于不必要的字段加索引,反而加大io负担 4、索引到底是一种什么...
  • 如果使用顺序查找,查询数据的时候就要从头到尾查询一遍,如果所查询的数据靠近数据尾端,效率久会很低,当然,这种方式也是最低效率的。因此,出现了二叉树二叉树 二叉树是一种非常重要的数据结构,它同时具有...
  • 谈谈数据库索引

    2020-07-28 20:00:06
    1、索引是什么? 索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构,他们包含对数据库里所有记录的引用指针。或者索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。...(虽然二叉树也支持范围查询,但
  • MYSQL数据库

    2020-05-23 22:41:38
    如果将记录以col2字段为索引(假设当前索引的数据结构为二叉树)排列一次 查col2=89的记录 则需要2次磁盘IO就能够查询到 索引为key-value格式 key为col2的值 value为该记录对应的磁盘地址 例如89的value为0x77 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 544
精华内容 217
关键字:

数据库二叉树查询