This HTML5 document contains 235 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-no	http://no.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sv	http://sv.dbpedia.org/resource/
n47	https://ysangkok.github.io/js-clrs-btree/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbpedia-lmo	http://lmo.dbpedia.org/resource/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
n42	http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/algorithms/
dbpedia-hr	http://hr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sh	http://sh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
n52	https://ghostarchive.org/archive/20221009/http:/web.cs.ucdavis.edu/~green/courses/ecs165b-s10/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
n60	http://
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n31	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n16	http://web.cs.ucdavis.edu/~green/courses/ecs165b-s10/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
dbpedia-cs	http://cs.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n14	https://web.archive.org/web/20110708080729/http:/boilerbay.com/infinitydb/
dbpedia-az	http://az.dbpedia.org/resource/
n59	http://lv.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n62	http://opendatastructures.org/versions/edition-0.1g/ods-python/
n66	http://dbpedia.org/resource/File:
dbp	http://dbpedia.org/property/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
n9	http://www.scholarpedia.org/article/
dbpedia-la	http://la.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-sr	http://sr.dbpedia.org/resource/
n67	https://infolab.usc.edu/csci585/Spring2010/den_ar/
n4	https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/
dbpedia-vi	http://vi.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
n30	https://lib.dr.iastate.edu/cgi/
dbpedia-hu	http://hu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
n65	http://cis.stvincent.edu/html/tutorials/swd/btree/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pl	http://pl.dbpedia.org/resource/
n32	http://ckb.dbpedia.org/resource/
dbpedia-th	http://th.dbpedia.org/resource/
n35	https://www.youtube.com/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
n61	https://global.dbpedia.org/id/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
n36	http://kn.dbpedia.org/resource/
n40	http://www.cs.bilkent.edu.tr/~canf/CS281Spring15LectureNotesFeb13/
n55	https://ghostarchive.org/archive/20221009/http:/www.cs.bilkent.edu.tr/~canf/CS281Spring15LectureNotesFeb13/
n37	https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/
n11	http://www.bluerwhite.org/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
n43	http://supertech.csail.mit.edu/
n29	https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
n6	http://lt.dbpedia.org/resource/
n56	https://archive.org/details/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item

dbr:B-tree

rdf:type

dbo:Building yago:Cognition100023271 owl:Thing yago:DataStructure105728493 yago:Know-how105616786 yago:WikicatDataStructures yago:WikicatDatabaseIndexTechniques yago:Ability105616246 yago:Arrangement105726596 yago:Method105660268 yago:Structure105726345 yago:Abstraction100002137 yago:Technique105665146 yago:PsychologicalFeature100023100

rdfs:label

B-drzewo Arbre-B B-дерево Árbol-B Б-дерево B-albero B树 Árvore B B-tree B 트리 B-träd B-strom B-Baum Arbre B B木 بي - تري

rdfs:comment

B树（英語：B-tree），是一种在计算机科学自平衡的树，能够保持数据有序。這種資料結構能夠讓查找數據、顺序访问、插入數據及刪除的動作，都在對數時間內完成。B树，概括来说是一个一般化的二元搜尋樹（binary search tree）一個節點可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。這種資料結構常被應用在数据库和文件系统的实现上。 Ein B-Baum (englisch B-tree) ist in der Informatik eine Daten- oder Indexstruktur, die häufig in Datenbanken und Dateisystemen eingesetzt wird. Ein B-Baum ist ein immer vollständig balancierter Baum, der Daten nach Schlüsseln sortiert speichert. Er kann binär sein, ist aber im Allgemeinen kein Binärbaum. Das Einfügen, Suchen und Löschen von Daten in B-Bäumen ist in amortisiert logarithmischer Zeit möglich. B-Bäume wachsen und schrumpfen, anders als viele Suchbäume, von den Blättern hin zur Wurzel. B-strom je druh stromu. Je specifický tím, že má řád a limity na maximální, i minimální počet potomků vrcholu. B-strom je díky této vlastnosti vyvážený, operace přidání, vyjmutí i vyhledávání tedy probíhají v logaritmickém čase. Tato struktura je často používána v aplikacích, kdy není celá struktura uložena v operační paměti (RAM), ale v nějaké sekundární paměti, jako je pevný disk (například databáze). Protože přístup do tohoto typu paměti je náročný na čas (hlavně vyhledání náhodné položky), snažíme se minimalizovat počet přístupů do této paměti. In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree generalizes the binary search tree, allowing for nodes with more than two children. Unlike other self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write relatively large blocks of data, such as databases and file systems. Б-дерева (англ. B-tree) — це один з видів збалансованих дерев, що забезпечують ефективне збереження інформації на магнітних дисках та інших пристроях з прямим доступом. Б-дерева схожі на червоно-чорні, різниця в тому, що в Б-дереві вузол може мати багато дітей, на практиці до тисячі, залежно від характеристик використовуваного диска. Завдяки цьому константа в оцінці O(log n) для висоти дерева менша, ніж для червоно-чорних дерев. Як і червоно-чорні дерева, Б-дерева дозволяють реалізувати багато операцій з множинами розміру n за час O(log n). B-drzewo – drzewiasta struktura danych, przechowująca klucze w pewnym porządku i powiązane z nimi dane, używana przede wszystkim w systemach baz danych. Głównym pomysłem zastosowanym w B-drzewach jest struktura wewnętrznego węzła. Każdy węzeł może posiadać od do węzłów potomnych, gdzie to rząd B-drzewa; wyjątkiem jest korzeń, który może posiadać od do węzłów potomnych. Te założenia gwarantują, że wysokość drzewa zawierającego kluczy będzie niska, rzędu co też powoduje, że asymptotyczna złożoność czasowa operacji podstawowych: wyszukiwania, wstawiania i kasowania kluczy jest rzędu En informatique, un arbre B (appelé aussi B-arbre par analogie au terme anglais « B-tree ») est une structure de données en arbre équilibré. Les arbres B sont principalement mis en œuvre dans les mécanismes de gestion de bases de données et de systèmes de fichiers. Ils stockent les données sous une forme triée et permettent une exécution des opérations d'insertion et de suppression en temps toujours logarithmique. B木（びーき、英:B-tree）は、計算機科学におけるデータ構造、特に木構造の一つ。ブロック単位のランダムアクセスが可能な補助記憶装置（ハードディスクドライブなど）上に木構造を実装するのに適した構造として知られる。 実システムでも多用されており、データベース管理システムの多くはB木による索引を実装している（B木の改良型または亜種であるB+木やB*木を使うことが多い）。 Un B-albero (in inglese: B-tree) è una struttura dati che permette la rapida localizzazione dei file (record o chiavi), specie nelle basi di dati, riducendo il numero di volte che un utente necessita per accedere alla memoria in cui il dato è salvato. Essi derivano dagli alberi binari di ricerca, in quanto ogni chiave appartenente al sottoalbero sinistro di un nodo è di valore inferiore rispetto a ogni chiave appartenente ai sottoalberi alla sua destra; inoltre, la loro struttura ne garantisce il : per ogni nodo, le altezze dei sottoalberi destro e sinistro differiscono al più di una unità. Questo è il vantaggio principale del B-albero, e permette di compiere operazioni di inserimento, cancellazione e ricerca in tempi ammortizzati logaritmicamente. وينبغي عدم الخلط مع التسلسل الثنائي الشجري (بالإنجليزية: Binary tree)‏ بي تري (بالإنجليزية: B-tree)‏ في علوم الحاسب هي بيانات متسلسلة شجريا tree data structure , ومتوازنه ذاتيا Self-Balancing وهي تساعد على بقاء البيانات مفروزة sorted وتسمح بالبحث searches ووالوصول المتسلسل sequential access والإدراج insertions والمسح deletions في ما يسمى logarithmic time , بي تري هي تعميم للبحث الشجري الثنائي حيث ان الرابط الواحد Node يمكن ان يكون له أكثر من فرعين (Children),. وعلى عكس البيانات المتسلسلة شجريا ومتوازنة ذاتيا، بي - تري هي الحل الامثل للنظم التي تقراء وتكتب الكميات الكبيرة من البيانات، بي تري هي مثال جيد لبنية البيانات للذاكرة الخارجية وهي مستخدمة بكثرة في قواعد البيانات ونظم الملفات. En les ciències de la computació, els arbres-B o B-arbres són que es troben comunament en les implementacions de bases de dades i sistemes d'arxius. Els arbres B mantenen les dades ordenades i les insercions i eliminacions es realitzen en temps logarítmic amortitzat. Em ciência da computação, uma árvore B é uma estrutura de dados em árvore, auto-balanceada, que armazena dados classificados e permite pesquisas, acesso sequencial, inserções e remoções em tempo logarítmico. A árvore B é uma generalização de uma árvore de pesquisa binária em que um nó pode ter mais que dois filhos. Diferente das árvores de pesquisa binária auto-balanceadas, a árvore B é bem adaptada para sistemas de armazenamento que leem e escrevem blocos de dados relativamente grandes, como discos. O que significa o B, se significa algo, nunca foi estabelecido. 전산학에서 B-트리(B-tree)는 데이터베이스와 파일 시스템에서 널리 사용되는 트리 자료구조의 일종으로, 이진 트리를 확장해 하나의 노드가 가질 수 있는 자식 노드의 최대 숫자가 2보다 큰 트리 구조이다. 방대한 양의 저장된 자료를 검색해야 하는 경우 검색어와 자료를 일일이 비교하는 방식은 비효율적이다. B-트리는 자료를 정렬된 상태로 보관하고, 삽입 및 삭제를 대수 시간으로 할 수 있다. 대부분의 이진 트리는 항목이 삽입될 때 하향식으로 구성되는 데 반해, B-트리는 일반적으로 상향식으로 구성된다. n개의 키 (s1,s2,s3...,sn)가 있는 한 노드를 생각해 보자. 키집합은 정렬되어 있다고 한다. (즉, s1 B-트리는 노드 접근시간이 노드에서의 연산시간에 비해 훨씬 길 경우, 다른 구현 방식에 비해 상당한 이점을 가지고 있다. 이는 대부분의 노드가 하드디스크와 같은 에 있을 때 일반적으로 일어난다. 각 내부 노드에 있는 자식 노드의 수를 최대화함으로써, 트리의 높이는 감소하며, 균형맞춤은 덜 일어나고, 효율은 증가하게 된다. 대개 이 값은 각 노드가 완전한 하나의 디스크 블록 혹은 2차 저장장치에서의 유사한 크기를 차지하도록 정해진다. Ett B-träd är en datastruktur i form av ett balanserat . Varje nod har mellan m och m/2 barn, där m är ett givet heltal större än 1. Roten kan ha så få som 2 stycken n. Den här strukturen kan vara användbar om stora delar av trädet finns i långsammare minnen (som en hårddisk) eftersom trädets höjd kan reduceras genom att man väljer ett stort m. En las ciencias de la computación, los árboles-B o B-árboles son estructuras de datos de árbol que se encuentran comúnmente en las implementaciones de bases de datos y sistemas de archivos. Al igual que los árboles binarios de búsqueda, son árboles balanceados de búsqueda, pero cada nodo puede poseer más de dos hijos.​ Los árboles B mantienen los datos ordenados y las inserciones y eliminaciones se realizan en tiempo logarítmico amortizado. B-дерево (по-русски произносится как Би-дерево) — структура данных, дерево поиска. С точки зрения внешнего логического представления — сбалансированное, сильно ветвистое дерево. Часто используется для хранения данных во внешней памяти. Использование B-деревьев впервые было предложено Р. Бэйером (англ. R. Bayer) и Э. МакКрейтом (англ. E. McCreight) в 1970 году. Сбалансированность означает, что длины любых двух путей от корня до листьев различаются не более, чем на единицу. Ветвистость дерева — это свойство каждого узла дерева ссылаться на большое число узлов-потомков.

owl:differentFrom

dbr:Binary_tree dbr:B+-tree

dbp:name

B-tree

foaf:depiction

n31:B_tree_insertion_example.png n31:B-tree.svg

dcterms:subject

dbc:B-tree dbc:Database_index_techniques dbc:Computer-related_introductions_in_1971

dbo:wikiPageID

4674

dbo:wikiPageRevisionID

1123980396

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:B+_tree dbr:File_system dbr:Self-balancing_binary_search_tree dbr:Linked_list dbr:Order_statistic_tree dbr:Btrfs dbr:The_Art_of_Computer_Programming dbr:NTFS dbr:Acta_Informatica dbr:Leaf_node dbc:B-tree dbr:DragonFly_BSD dbr:HFS+ dbr:Linux dbr:TOPS-20 dbr:Seek_time dbr:HAMMER_(file_system) dbr:2–3_tree dbr:Skip_list dbr:Hierarchical_File_System dbr:Red–black_tree dbr:Rudolf_Bayer dbr:Binary_search dbc:Database_index_techniques dbr:Computer_science dbr:Index_(database) dbc:Computer-related_introductions_in_1971 dbr:APFS dbr:R-tree dbr:Branching_factor dbr:ISAM dbr:Edward_M._McCreight dbr:Node_(computer_science) dbr:2–3–4_tree dbr:Subtree dbr:File_Allocation_Table dbr:Database dbr:Bilkent_University dbr:Introduction_to_Algorithms dbr:Tree_(data_structure) dbr:Outdegree dbr:TENEX_(operating_system) dbr:Internal_node dbr:Pat_Morin dbr:Lazy_deletion dbr:MS-DOS dbr:Hard_drive dbr:T-tree dbr:Big_O_notation n66:B_tree_insertion_example.png dbr:Secondary_storage dbr:Binary_search_tree dbr:Reiser4 dbr:Relational_database dbr:Cylinder-head-sector dbr:Tree_data_structure dbr:FAT12 dbr:Donald_Knuth dbr:University_of_California,_Davis dbr:Main_memory_database dbr:Page_cache dbr:Block_(data_storage) n66:B-tree.svg dbr:Logarithmic_time dbr:Ext4 dbr:Boeing

dbo:wikiPageExternalLink

n4:BTree.html n9:B-tree_and_UB-tree n11:btree n14:TheDesignOfTheInfinityDatabaseEngine.htm n16:Lecture6.pdf n29:bulk-insert-transact-sql%3Fview=sql-server-2017%7C n30:viewcontent.cgi%3Farticle=2336&context=etd n35:watch%3Fv=I22wEC1tTGo n37:bstartree.html n37:btree.html n40:Week13.pdf n42:cbtree.html n43:cacheObliviousBTree.html n47:btree.html n52:Lecture6.pdf n55:Week13.pdf n56:filestructures00folk n60:sop.codeplex.com n62:14_2_B_Trees.html n65:btree.html n67:indexing.pdf

owl:sameAs

n6:B-medis dbpedia-no:B-tre dbpedia-it:B-albero dbpedia-sv:B-träd dbpedia-la:Arbor_B dbpedia-fa:درخت_بی dbpedia-th:ต้นไม้แบบบี freebase:m.01h9m dbpedia-sh:B-stablo dbpedia-es:Árbol-B yago-res:B-tree n32:درەختی_بی dbpedia-he:עץ_B dbpedia-uk:Б-дерево n36:ಬಿ-ಟ್ರೀ dbpedia-sr:Б-стабло dbpedia-az:B-ağac dbpedia-de:B-Baum dbpedia-ko:B_트리 dbpedia-ja:B木 dbpedia-cs:B-strom dbpedia-ca:Arbre-B dbpedia-lmo:B-alber dbpedia-zh:B树 dbpedia-hu:B-fa wikidata:Q677051 dbpedia-pl:B-drzewo dbpedia-pt:Árvore_B dbpedia-vi:B-cây n59:B_koks n61:4rTLo dbpedia-fr:Arbre_B dbpedia-ar:بي_-_تري dbpedia-hr:B-stablo dbpedia-ru:B-дерево

dbp:spaceAvg

O

dbp:spaceWorst

O

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Distinguish dbt:Math dbt:Infobox_data_structure dbt:Tone dbt:Unreferenced_section dbt:Mvar dbt:Confusing dbt:Section_link dbt:Floor dbt:Short_description dbt:Citation_needed dbt:Citation dbt:Data_structures dbt:Sfn dbt:Which dbt:CS-Trees dbt:Cite_thesis dbt:Cite_web dbt:Harv dbt:Commons_category dbt:R dbt:Reflist

dbo:thumbnail

n31:B-tree.svg?width=300

dbp:date

February 2012

dbp:reason

the discussion below uses "element", "value", "key", "separator", and "separation value" to mean essentially the same thing. The terms are not clearly defined. There are some subtle issues at the root and leaves

dbp:type

dbr:Tree_(data_structure)

dbo:abstract

وينبغي عدم الخلط مع التسلسل الثنائي الشجري (بالإنجليزية: Binary tree)‏ بي تري (بالإنجليزية: B-tree)‏ في علوم الحاسب هي بيانات متسلسلة شجريا tree data structure , ومتوازنه ذاتيا Self-Balancing وهي تساعد على بقاء البيانات مفروزة sorted وتسمح بالبحث searches ووالوصول المتسلسل sequential access والإدراج insertions والمسح deletions في ما يسمى logarithmic time , بي تري هي تعميم للبحث الشجري الثنائي حيث ان الرابط الواحد Node يمكن ان يكون له أكثر من فرعين (Children),. وعلى عكس البيانات المتسلسلة شجريا ومتوازنة ذاتيا، بي - تري هي الحل الامثل للنظم التي تقراء وتكتب الكميات الكبيرة من البيانات، بي تري هي مثال جيد لبنية البيانات للذاكرة الخارجية وهي مستخدمة بكثرة في قواعد البيانات ونظم الملفات. 전산학에서 B-트리(B-tree)는 데이터베이스와 파일 시스템에서 널리 사용되는 트리 자료구조의 일종으로, 이진 트리를 확장해 하나의 노드가 가질 수 있는 자식 노드의 최대 숫자가 2보다 큰 트리 구조이다. 방대한 양의 저장된 자료를 검색해야 하는 경우 검색어와 자료를 일일이 비교하는 방식은 비효율적이다. B-트리는 자료를 정렬된 상태로 보관하고, 삽입 및 삭제를 대수 시간으로 할 수 있다. 대부분의 이진 트리는 항목이 삽입될 때 하향식으로 구성되는 데 반해, B-트리는 일반적으로 상향식으로 구성된다. n개의 키 (s1,s2,s3...,sn)가 있는 한 노드를 생각해 보자. 키집합은 정렬되어 있다고 한다. (즉, s1 B-트리의 기본 개념은 내부 노드의 자식 노드의 수가 미리 정해진 범위 내에서 변경가능하다는 것이다. 항목이 삽입되거나 삭제될 때, 내부 노드는 해당 범위의 자식 노드의 수를 만족시키기 위해 분리되거나 혹은 다른 노드와 합쳐지게 된다. 자식 노드의 수가 일정 범위 내에서만 유지되면 되므로 분리 및 합침을 통한 재균형 과정은 다른 자가 균형 이진 탐색 트리만큼 자주 일어나지 않지만, 저장 공간에서의 손실은 있게 된다. 자식 노드의 최소 및 최대수는 일반적으로 특별한 구현에 대해서 결정되어 있다. 예를 들어, 2-3 B-트리(혹은 단순히 2-3 트리)에서 각 내부 노드는 2 또는 3개의 자식 노드를 가질 수 있다. 만약 허용되지 않은 수의 자식 노드를 가질 경우, 해당 내부 노드는 부적절한 상태에 있다고 한다. B-트리는 노드 접근시간이 노드에서의 연산시간에 비해 훨씬 길 경우, 다른 구현 방식에 비해 상당한 이점을 가지고 있다. 이는 대부분의 노드가 하드디스크와 같은 에 있을 때 일반적으로 일어난다. 각 내부 노드에 있는 자식 노드의 수를 최대화함으로써, 트리의 높이는 감소하며, 균형맞춤은 덜 일어나고, 효율은 증가하게 된다. 대개 이 값은 각 노드가 완전한 하나의 디스크 블록 혹은 2차 저장장치에서의 유사한 크기를 차지하도록 정해진다. B-트리의 창시자인 루돌프 바이어는 'B'가 무엇을 의미하는지 따로 언급하지는 않았다. 가장 가능성 있는 대답은 리프 노드를 같은 높이에서 유지시켜주므로 균형잡혀있다(balanced)는 뜻에서의 'B'라는 것이다. '바이어(Bayer)'의 'B'를 나타낸다는 의견도, 혹은 그가 일했던 보잉 과학 연구소(Boeing Scientific Research Labs)에서의 'B'를 나타낸다는 의견도 있다. B树（英語：B-tree），是一种在计算机科学自平衡的树，能够保持数据有序。這種資料結構能夠讓查找數據、顺序访问、插入數據及刪除的動作，都在對數時間內完成。B树，概括来说是一个一般化的二元搜尋樹（binary search tree）一個節點可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。這種資料結構常被應用在数据库和文件系统的实现上。 B-дерево (по-русски произносится как Би-дерево) — структура данных, дерево поиска. С точки зрения внешнего логического представления — сбалансированное, сильно ветвистое дерево. Часто используется для хранения данных во внешней памяти. Использование B-деревьев впервые было предложено Р. Бэйером (англ. R. Bayer) и Э. МакКрейтом (англ. E. McCreight) в 1970 году. Сбалансированность означает, что длины любых двух путей от корня до листьев различаются не более, чем на единицу. Ветвистость дерева — это свойство каждого узла дерева ссылаться на большое число узлов-потомков. С точки зрения физической организации B-дерево представляется как мультисписочная структура страниц памяти, то есть каждому узлу дерева соответствует блок памяти (страница). Внутренние и листовые страницы обычно имеют разную структуру. Ett B-träd är en datastruktur i form av ett balanserat . Varje nod har mellan m och m/2 barn, där m är ett givet heltal större än 1. Roten kan ha så få som 2 stycken n. Den här strukturen kan vara användbar om stora delar av trädet finns i långsammare minnen (som en hårddisk) eftersom trädets höjd kan reduceras genom att man väljer ett stort m. Ein B-Baum (englisch B-tree) ist in der Informatik eine Daten- oder Indexstruktur, die häufig in Datenbanken und Dateisystemen eingesetzt wird. Ein B-Baum ist ein immer vollständig balancierter Baum, der Daten nach Schlüsseln sortiert speichert. Er kann binär sein, ist aber im Allgemeinen kein Binärbaum. Das Einfügen, Suchen und Löschen von Daten in B-Bäumen ist in amortisiert logarithmischer Zeit möglich. B-Bäume wachsen und schrumpfen, anders als viele Suchbäume, von den Blättern hin zur Wurzel. In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree generalizes the binary search tree, allowing for nodes with more than two children. Unlike other self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write relatively large blocks of data, such as databases and file systems. En informatique, un arbre B (appelé aussi B-arbre par analogie au terme anglais « B-tree ») est une structure de données en arbre équilibré. Les arbres B sont principalement mis en œuvre dans les mécanismes de gestion de bases de données et de systèmes de fichiers. Ils stockent les données sous une forme triée et permettent une exécution des opérations d'insertion et de suppression en temps toujours logarithmique. Le principe est de permettre aux nœuds parents de posséder plus de deux nœuds enfants : c'est une généralisation de l’arbre binaire de recherche. Ce principe minimise la taille de l'arbre et réduit le nombre d'opérations d'équilibrage. De plus un arbre B grandit à partir de la racine, contrairement à un arbre binaire de recherche qui croît à partir des feuilles. Le créateur des arbres B, Rudolf Bayer, n'a pas explicité la signification du « B ». L'explication la plus fréquente est que le B correspond au terme anglais « balanced » (en français : « équilibré »). Cependant, il pourrait aussi découler de « Bayer », du nom du créateur, ou de « Boeing », du nom de la firme pour laquelle le créateur travaillait (Boeing Scientific Research Labs). B木（びーき、英:B-tree）は、計算機科学におけるデータ構造、特に木構造の一つ。ブロック単位のランダムアクセスが可能な補助記憶装置（ハードディスクドライブなど）上に木構造を実装するのに適した構造として知られる。 実システムでも多用されており、データベース管理システムの多くはB木による索引を実装している（B木の改良型または亜種であるB+木やB*木を使うことが多い）。 En las ciencias de la computación, los árboles-B o B-árboles son estructuras de datos de árbol que se encuentran comúnmente en las implementaciones de bases de datos y sistemas de archivos. Al igual que los árboles binarios de búsqueda, son árboles balanceados de búsqueda, pero cada nodo puede poseer más de dos hijos.​ Los árboles B mantienen los datos ordenados y las inserciones y eliminaciones se realizan en tiempo logarítmico amortizado. En les ciències de la computació, els arbres-B o B-arbres són que es troben comunament en les implementacions de bases de dades i sistemes d'arxius. Els arbres B mantenen les dades ordenades i les insercions i eliminacions es realitzen en temps logarítmic amortitzat. Em ciência da computação, uma árvore B é uma estrutura de dados em árvore, auto-balanceada, que armazena dados classificados e permite pesquisas, acesso sequencial, inserções e remoções em tempo logarítmico. A árvore B é uma generalização de uma árvore de pesquisa binária em que um nó pode ter mais que dois filhos. Diferente das árvores de pesquisa binária auto-balanceadas, a árvore B é bem adaptada para sistemas de armazenamento que leem e escrevem blocos de dados relativamente grandes, como discos. É normalmente usada em bancos de dados e sistemas de arquivos e foi projetada para funcionar especialmente em memória secundária como um disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento secundário. As árvores B são semelhantes as árvores preto e vermelho, mas são melhores para minimizar operações de E/S de disco. Muitos sistemas de bancos de dados usam árvores B ou variações da mesma para armazenar informações. Dentre suas propriedades ela permite a inserção, remoção e busca de chaves numa complexidade temporal logarítmica e, por esse motivo, é muito empregada em aplicações que necessitam manipular grandes quantidades de informação tais como um banco de dados ou um sistemas de arquivos. Inventada por Rudolf Bayer e Edward Meyers McCreight em 1971 enquanto trabalhavam no Boeing Scientific Research Labs, a origem do nome (árvore B) não foi definida por estes. Especula-se que o B venha da palavra balanceamento, do nome de um de seus inventores Bayer ou de Boeing, nome da empresa. Árvores B são uma generalização das árvores binária de busca, pois cada nó de uma árvore binária armazena uma única chave de busca, enquanto as árvores B armazenam um número maior do que um de chaves de busca em cada nó, ou no termo mais usual para essa árvore, em cada página. Como a ideia principal das árvores B é trabalhar com dispositivos de memória secundária, quanto menos acessos a disco a estrutura de dados proporcionar, melhor será o desempenho do sistema na operação de busca sobre os dados manipulados. O que significa o B, se significa algo, nunca foi estabelecido. Б-дерева (англ. B-tree) — це один з видів збалансованих дерев, що забезпечують ефективне збереження інформації на магнітних дисках та інших пристроях з прямим доступом. Б-дерева схожі на червоно-чорні, різниця в тому, що в Б-дереві вузол може мати багато дітей, на практиці до тисячі, залежно від характеристик використовуваного диска. Завдяки цьому константа в оцінці O(log n) для висоти дерева менша, ніж для червоно-чорних дерев. Як і червоно-чорні дерева, Б-дерева дозволяють реалізувати багато операцій з множинами розміру n за час O(log n). Вузол x, який зберігає n[x] ключів, має n[x]+1 дітей. Ключі, що зберігаються в x служать границями, що розділяють всіх його нащадків на n[x]+1 груп; за кожну групу відповідає один з нащадків x. При пошуку в Б-дереві ми порівнюємо шуканий ключ з n[x] ключами, що зберігаються в x, і за результатами порівняння вибираємо одного з n[x]+1 нащадків. B-strom je druh stromu. Je specifický tím, že má řád a limity na maximální, i minimální počet potomků vrcholu. B-strom je díky této vlastnosti vyvážený, operace přidání, vyjmutí i vyhledávání tedy probíhají v logaritmickém čase. Tato struktura je často používána v aplikacích, kdy není celá struktura uložena v operační paměti (RAM), ale v nějaké sekundární paměti, jako je pevný disk (například databáze). Protože přístup do tohoto typu paměti je náročný na čas (hlavně vyhledání náhodné položky), snažíme se minimalizovat počet přístupů do této paměti. Příklad: Máme-li B-strom hloubky 2 a počet potomků každého uzlu je 1 001, můžeme do něj uložit miliardu klíčů (obsahuje milion uzlů) a ke každé položce se dostaneme maximálně po dvou diskových operacích. B-strom je speciální případ (a,b)-stromu, který poskytuje větší volnost ve volbě minimálního a maximálního počtu potomků než B-strom. Autoři algoritmu, Rudolf Bayer a , nikdy nevysvětlili, co v názvu znamená písmeno B. Nejčastěji se předpokládá, že znamená balanced (v angličtině vyvážený), jelikož všechny listy jsou na stejné úrovni stromu. B může být také první písmeno jména Bayer, případně Boeing, oba totiž v té době pracovali ve výzkumném ústavu této firmy. B-drzewo – drzewiasta struktura danych, przechowująca klucze w pewnym porządku i powiązane z nimi dane, używana przede wszystkim w systemach baz danych. Głównym pomysłem zastosowanym w B-drzewach jest struktura wewnętrznego węzła. Każdy węzeł może posiadać od do węzłów potomnych, gdzie to rząd B-drzewa; wyjątkiem jest korzeń, który może posiadać od do węzłów potomnych. Te założenia gwarantują, że wysokość drzewa zawierającego kluczy będzie niska, rzędu co też powoduje, że asymptotyczna złożoność czasowa operacji podstawowych: wyszukiwania, wstawiania i kasowania kluczy jest rzędu Niska wysokość drzewa powoduje, że liczba węzłów, które trzeba odczytać bądź zapisać, jest niewielka. W praktycznych zastosowaniach, w których informacje przechowywane są na dyskach twardych bądź płytach CD/DVD ma to fundamentalne znaczenie, bowiem czasy dostępu do tych urządzeń są dużo większe niż do pamięci wewnętrznej komputera i dominują w całkowitym czasie wykonywania operacji na danych (czasy dostępu do pamięci komputera rzędu mikro- lub setek nanosekund, natomiast do współczesnych dysków twardych to kilka milisekund – czyli 3–4 rzędy wielkości więcej). Z kolei zlokalizowanie odpowiedniego klucza bądź potomka w węźle wczytanym do pamięci wewnętrznej jest dużo szybsze, nawet jeśli rząd drzewa jest duży. Un B-albero (in inglese: B-tree) è una struttura dati che permette la rapida localizzazione dei file (record o chiavi), specie nelle basi di dati, riducendo il numero di volte che un utente necessita per accedere alla memoria in cui il dato è salvato. Essi derivano dagli alberi binari di ricerca, in quanto ogni chiave appartenente al sottoalbero sinistro di un nodo è di valore inferiore rispetto a ogni chiave appartenente ai sottoalberi alla sua destra; inoltre, la loro struttura ne garantisce il : per ogni nodo, le altezze dei sottoalberi destro e sinistro differiscono al più di una unità. Questo è il vantaggio principale del B-albero, e permette di compiere operazioni di inserimento, cancellazione e ricerca in tempi ammortizzati logaritmicamente. Sono utilizzati spesso nell'ambito delle basi di dati, in quanto permettono di accedere ai nodi in maniera efficiente sia nel caso essi siano disponibili in memoria centrale (tramite una cache), sia qualora essi siano presenti solo sulla memoria di massa.

dbp:deleteAvg

O

dbp:deleteWorst

O

dbp:insertAvg

O

dbp:insertWorst

O

dbp:inventedBy

dbr:Rudolf_Bayer dbr:Edward_M._McCreight

dbp:inventedYear

1970

dbp:searchAvg

O

dbp:searchWorst

O

gold:hypernym

dbr:Structure

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:B-tree?oldid=1123980396&ns=0

dbo:wikiPageLength

48522

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:B-tree