今天看資料庫，書中提到：由于索引是采用 B 樹結構存盤的，所以對應的索引項并不會被洗掉，經過一段時間的增刪改操作后，資料庫中就會出現大量的存盤碎片，這和磁盤碎片、記憶體碎片產生原理是類似的，這些存盤碎片不僅占用了存盤空間，而且降低了資料庫運行的速度，如果發現索引中存在過多的存盤碎片的話就要進行“碎片整理”了，最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引， 重建索引會將先前創建的索引洗掉然后重新創建索引，主流資料庫管理系統都提供了重建索引的功能，比如 REINDEX、REBUILD 等，如果使用的資料庫管理系統沒有提供重建索引的功能，可以首先用DROP INDEX陳述句洗掉索引，然后用ALTER TABLE 陳述句重新創建索引，
對B樹的概念比較陌生，網上一搜才知道，原來是 binary search tree(二叉搜索樹)，貼上全文！
B樹
即二叉搜索樹：
1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子（Left和Right）；
2.所有結點存盤一個關鍵字；
3.非葉子結點的左指標指向小于其關鍵字的子樹，右指標指向大于其關鍵字的子樹；
如：
B樹的搜索，從根結點開始，如果查詢的關鍵字與結點的關鍵字相等，那么就命中；否則，如果查詢關鍵字比結點關鍵字小，就進入左兒子；如果比結點關鍵字大，就進入右兒子；如果左兒子或右兒子的指標為空，則報告找不到相應的關鍵字；
如果B樹的所有非葉子結點的左右子樹的結點數目均保持差不多（平衡），那么B樹的搜索性能逼近二分查找；但它比連續記憶體空間的二分查找的優點是，改變B樹結構（插入與洗掉結點）不需要移動大段的記憶體資料，甚至通常是常數開銷；
如：
右邊也是一個B樹，但它的搜索性能已經是線性的了；同樣的關鍵字集合有可能導致不同的樹結構索引；所以，使用B樹還要考慮盡可能讓B樹保持左圖的結構，和避免右圖的結構，也就是所謂的“平衡”問題；
實際使用的B樹都是在原B樹的基礎上加上平衡演算法，即“平衡二叉樹”；如何保持B樹結點分布均勻的平衡演算法是平衡二叉樹的關鍵；平衡演算法是一種在B樹中插入和洗掉結點的策略；
B-樹
是一種多路搜索樹（并不是二叉的）：
1.定義任意非葉子結點最多只有M個兒子；且M>2；
2.根結點的兒子數為[2, M]；
3.除根結點以外的非葉子結點的兒子數為[M/2, M]；
4.每個結點存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1個關鍵字；（至少2個關鍵字）
5.非葉子結點的關鍵字個數=指向兒子的指標個數-1；
6.非葉子結點的關鍵字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；
7.非葉子結點的指標：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向關鍵字小于K[1]的子樹，P[M]指向關鍵字大于K[M-1]的子樹，其它P[i]指向關鍵字屬于(K[i-1], K[i])的子樹；
8.所有葉子結點位于同一層；
如：（M=3）
B-樹的搜索，從根結點開始，對結點內的關鍵字（有序）序列進行二分查找，如果命中則結束，否則進入查詢關鍵字所屬范圍的兒子結點；重復，直到所對應的兒子指標為空，或已經是葉子結點；
B-樹的特性：
1.關鍵字集合分布在整顆樹中；
2.任何一個關鍵字出現且只出現在一個結點中；
3.搜索有可能在非葉子結點結束；
4.其搜索性能等價于在關鍵字全集內做一次二分查找；
5.自動層次控制；
由于限制了除根結點以外的非葉子結點，至少含有M/2個兒子，確保了結點的至少利用率，其最底搜索性能為：
其中，M為設定的非葉子結點最多子樹個數，N為關鍵字總數；
所以B-樹的性能總是等價于二分查找（與M值無關），也就沒有B樹平衡的問題；
由于M/2的限制，在插入結點時，如果結點已滿，需要將結點分裂為兩個各占M/2的結點；洗掉結點時，需將兩個不足M/2的兄弟結點合并；
B+樹
B+樹是B-樹的變體，也是一種多路搜索樹：
1.其定義基本與B-樹同，除了：
2.非葉子結點的子樹指標與關鍵字個數相同；
3.非葉子結點的子樹指標P[i]，指向關鍵字值屬于[K[i], K[i+1])的子樹（B-樹是開區間）；
5.為所有葉子結點增加一個鏈指標；
6.所有關鍵字都在葉子結點出現；
如：（M=3）
B+的搜索與B-樹也基本相同，區別是B+樹只有達到葉子結點才命中（B-樹可以在非葉子結點命中），其性能也等價于在關鍵字全集做一次二分查找；
B+的特性：
1.所有關鍵字都出現在葉子結點的鏈表中（稠密索引），且鏈表中的關鍵字恰好是有序的；
2.不可能在非葉子結點命中；
3.非葉子結點相當于是葉子結點的索引（稀疏索引），葉子結點相當于是存盤（關鍵字）資料的資料層；
4.更適合檔案索引系統；
B*樹
是B+樹的變體，在B+樹的非根和非葉子結點再增加指向兄弟的指標；
B*樹定義了非葉子結點關鍵字個數至少為(2/3)*M，即塊的最低使用率為2/3（代替B+樹的1/2）；
B+樹的分裂：當一個結點滿時，分配一個新的結點，并將原結點中1/2的資料復制到新結點，最后在父結點中增加新結點的指標；B+樹的分裂只影響原結點和父結點，而不會影響兄弟結點，所以它不需要指向兄弟的指標；
B*樹的分裂：當一個結點滿時，如果它的下一個兄弟結點未滿，那么將一部分資料移到兄弟結點中，再在原結點插入關鍵字，最后修改父結點中兄弟結點的關鍵字（因為兄弟結點的關鍵字范圍改變了）；如果兄弟也滿了，則在原結點與兄弟結點之間增加新結點，并各復制1/3的資料到新結點，最后在父結點增加新結點的指標；
所以，B*樹分配新結點的概率比B+樹要低，空間使用率更高；
小結
B樹：二叉樹，每個結點只存盤一個關鍵字，等于則命中，小于走左結點，大于走右結點；
B-樹：多路搜索樹，每個結點存盤M/2到M個關鍵字，非葉子結點存盤指向關鍵字范圍的子結點；
所有關鍵字在整顆樹中出現，且只出現一次，非葉子結點可以命中；
B+樹：在B-樹基礎上，為葉子結點增加鏈表指標，所有關鍵字都在葉子結點中出現，非葉子結點作為葉子結點的索引；B+樹總是到葉子結點才命中；
B*樹：在B+樹基礎上，為非葉子結點也增加鏈表指標，將結點的最低利用率從1/2提高到2/3；
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標籤：MySQL
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