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Redis跳表與B樹(shù)都是用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)的不同方式，它們都以某種結(jié)構(gòu)來(lái)組織數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具有優(yōu)化高速查找的特性。兩者不僅具有一定的共性，也有分別獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。
Redis跳表是一種帶有多級(jí)索引的鏈表，采用了層次索引結(jié)構(gòu)，將查找開(kāi)銷(xiāo)降低到端點(diǎn)數(shù)量與高度差的平方數(shù)之商，大大減少了查找時(shí)間。同時(shí)，插入和刪除的時(shí)間也與索引的高度差成正比。
具體實(shí)現(xiàn)上，Redis的跳表結(jié)構(gòu)由`skiplists`數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，skiplist為每個(gè)插入數(shù)據(jù)元素維護(hù)數(shù)量可變的索引，以及一個(gè)頭指針或尾指針（head，tl）：
“`cpp
struct skiplist {
skipListNode *head; /* 頭指針 */
skiplistNode *tl; /* 尾指針 */
}
`skiplistNode`中，則維護(hù)了更深一層的索引：
```cpp
struct skiplistNode {
void *obj; /* 實(shí)際的數(shù)據(jù) */
double score; /* 搜索的key */
skiplistNode *backward; /* 向前指針 */
skiplistLevel {
skiplistNode *forward; /* 向后指針 */
} level[] /* 多級(jí)索引， level[0] 為最高層級(jí)， level[maxlevel-1]為低層級(jí) */
}
B樹(shù)則采用了“分支”和“合并”的操作在數(shù)據(jù)查找和更新上效率更好。在B樹(shù)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)不僅有一個(gè)key，還有一堆指向子節(jié)點(diǎn)指針，最多共有K個(gè)，而上層節(jié)點(diǎn)則將新key插入在第K個(gè)子節(jié)點(diǎn)之前，以此實(shí)現(xiàn)查找、刪除、插入、移動(dòng)等等操作，在插入刪除大量數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不會(huì)受到影響。
代碼實(shí)現(xiàn)如下，以B樹(shù)存儲(chǔ)字符串為例：
“`cpp
class BTree
{
private:
struct TreeNode
{
String key; //節(jié)點(diǎn)的key
TreeNode *parent; //父節(jié)點(diǎn)
TreeNode *children[MAX_CHILD_NUM]; //最多長(zhǎng)到MAX_CHILD_NUM個(gè)指針
};
public:
BTree(){ }; //初始化一棵樹(shù)
~BTree(){ };
void insert(TreeNode *parent , TreeNode *node); //插入子節(jié)點(diǎn)
TreeNode *search(string &key); //搜索某個(gè)節(jié)點(diǎn)
void traverse(); //遍歷B樹(shù)
void deleteNode(const TreeNode *node); //刪除某個(gè)節(jié)點(diǎn)
};
redis跳表與b樹(shù)都是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)不同方式的常用結(jié)構(gòu)，它們各有優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，選擇哪種方式取決于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，每種方式都有各自的使用場(chǎng)景。
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本文來(lái)源：http://www.5511xx.com/article/dpisocc.html
