[자료구조] B+tree의 구조,장점

B+tree는 데이터베이스 및 파일 시스템에서 널리 사용되는 자료 구조로, 특히 검색과 범위 쿼리에 강점이 있다. B+tree의 구조와 장점에 대해 좀 자세히 작성해보도록 하겠다.

[B+tree의 구조]

1. 노드 구성:
   • 내부 노드: 키와 자식 포인터를 포함하며 실제 데이터는 저장하지 않는다. 내부 노드는 검색을 위한 디렉토리 역할을 한다.
   • 리프 노드: 키와 데이터 포인터를 포함하며, 실제 데이터가 저장되는 노드다. 리프 노드 간에는 연결 리스트가 형성되어 있어 순차적으로 접근이 가능하다.
2. 연결 리스트:
   • 모든 리프 노드는 연결 리스트 형태로 연결되어 있어, 범위 쿼리(range query)를 수행할 때 매우 효율적이다. 한 리프 노드에서 다음 리프 노드로 쉽게 이동할 수 있다.
3. 균형 유지:
   • B+tree는 항상 균형을 유지한다. 삽입이나 삭제가 발생할 때 트리의 높이가 균형을 잃지 않도록 노드를 분할하거나 병합하는 작업을 수행한다.

[B+tree의 장점]

1. 빠른 검색 속도:
   • 데이터는 리프 노드에만 저장되므로, 검색 작업이 리프 노드에서 끝난다. 이는 검색 속도를 빠르게 한다.
   • 내부 노드는 키와 포인터만을 가지고 있어 검색 작업 시 내부 노드를 빠르게 탐색할 수 있다.
2. 효율적인 범위 쿼리:
   • 리프 노드가 연결 리스트로 연결되어 있어 범위 쿼리를 수행할 때 매우 효율적이다. 시작 지점부터 끝 지점까지 리프 노드를 순차적으로 탐색하면 되므로, 범위 내의 모든 데이터를 쉽게 검색할 수 있다.
3. 균형된 트리 구조:
   • B+tree는 항상 균형을 유지하여, 삽입과 삭제 작업이 트리의 높이에 큰 영향을 주지 않는다. 이는 트리의 높이를 일정하게 유지하여 검색, 삽입, 삭제 작업의 효율성을 보장한다.
4. 공간 효율성:
   • 데이터가 리프 노드에 집중되어 있어, 내부 노드는 상대적으로 작은 크기를 유지할 수 있다. 이는 메모리 사용량을 최적화하고, 캐시 효율성을 높인다.
5. 순차 접근 용이성:
   • 연결 리스트로 연결된 리프 노드는 순차적인 데이터 접근이 필요한 작업에서 매우 유리하다. 예를 들어, 데이터베이스에서 특정 범위의 데이터를 한 번에 읽어올 때 매우 효율적이다.