B-tree एकM-Way(multi-way) tree होता है जो कि विशेषकर disk में प्रयोग करने के लिए बनाया जाता है। B-tree को balanced tree कहा जाता है। एक M-way tree के M children हो सकते है। M-way tree एक node में Multiple keys को contain कर सकती है।
B-tree पेड़ जैसी संरचना में B-tree एक महत्वपूर्ण (मुख्य, मूल्य) भंडारण विधि है। B-tree में एक जड़(root), किसी भी संख्या में मध्यस्थ node’s (आमतौर पर एक) और एक leaf node होता है। यहां सभी leaf node में संग्रहित वास्तविक रिकॉर्ड होंगे। मध्यवर्ती node में केवल leaf node के संकेत होंगे इसका कोई data नहीं है। किसी भी node में केवल दो leaf होंगे। यह किसी भी B-tree का मूल base होता है।
M-way tree का एक node keys की k संख्या contain करता है तो उस नोड के child की संख्या k+1 होगी।
B-tree एक सेल्फ-बैलेंसिंग सर्च tree है। अन्य स्व-संतुलन खोज वाले अधिकांश पेड़ों (जैसे avl और red-black trees) में, यह माना जाता है B-Trees के उपयोग को समझने के लिए, हमें उन बड़ी मात्रा में डेटा के बारे में सोचना चाहिए जो मुख्य मेमोरी में फिट नहीं हो सकते। जब कुंजियों की संख्या अधिक होती है, तो डेटा को ब्लॉक के रूप में डिस्क से पढ़ा जाता है।
B-tree का उपयोग करने का मुख्य विचार disk एक्सेस की संख्या को कम करना है। अधिकांश tree ऑपरेशंस (सर्च, इंसर्ट, डिलीट, मैक्स, मिन, ..टेक) के लिए ओ (h) डिस्क एक्सेस की आवश्यकता होती है जहां h tree की ऊंचाई है। B-tree एक मोटा पेड़ है। आम तौर पर, B-tree नोड आकार डिस्क ब्लॉक आकार के बराबर रखा जाता है।
B-tree हमेशा height-balanced होती है अर्थात B-tree के प्रत्येक leaf node की समान depth होती है height balanced और weight balanced tree बहुत बड़े डेटा को स्टोर करने के लिए पर्याप्त नही है इसीलिए इस drawback को खत्म करने के लिए B-tree को प्रयोग में लाया जाता है। B-tree का मतलब secondary storage(जैसे-disk) से है। B-tree का प्रयोग ज्यादातर फ़ाइल सिस्टम्स और DBMS में किया जाता है। B-tree डेटाबेस में फाइल्स को locate तथा place करने की method है।
B-tree पेड़ जैसी संरचना में B-tree एक महत्वपूर्ण (मुख्य, मूल्य) भंडारण विधि है। B-tree में एक जड़(root), किसी भी संख्या में मध्यस्थ node’s (आमतौर पर एक) और एक leaf node होता है। यहां सभी leaf node में संग्रहित वास्तविक रिकॉर्ड होंगे। मध्यवर्ती node में केवल leaf node के संकेत होंगे इसका कोई data नहीं है। किसी भी node में केवल दो leaf होंगे। यह किसी भी B-tree का मूल base होता है।
M-way tree का एक node keys की k संख्या contain करता है तो उस नोड के child की संख्या k+1 होगी।
B-tree एक सेल्फ-बैलेंसिंग सर्च tree है। अन्य स्व-संतुलन खोज वाले अधिकांश पेड़ों (जैसे avl और red-black trees) में, यह माना जाता है B-Trees के उपयोग को समझने के लिए, हमें उन बड़ी मात्रा में डेटा के बारे में सोचना चाहिए जो मुख्य मेमोरी में फिट नहीं हो सकते। जब कुंजियों की संख्या अधिक होती है, तो डेटा को ब्लॉक के रूप में डिस्क से पढ़ा जाता है।
B-tree का उपयोग करने का मुख्य विचार disk एक्सेस की संख्या को कम करना है। अधिकांश tree ऑपरेशंस (सर्च, इंसर्ट, डिलीट, मैक्स, मिन, ..टेक) के लिए ओ (h) डिस्क एक्सेस की आवश्यकता होती है जहां h tree की ऊंचाई है। B-tree एक मोटा पेड़ है। आम तौर पर, B-tree नोड आकार डिस्क ब्लॉक आकार के बराबर रखा जाता है।
B-tree हमेशा height-balanced होती है अर्थात B-tree के प्रत्येक leaf node की समान depth होती है height balanced और weight balanced tree बहुत बड़े डेटा को स्टोर करने के लिए पर्याप्त नही है इसीलिए इस drawback को खत्म करने के लिए B-tree को प्रयोग में लाया जाता है। B-tree का मतलब secondary storage(जैसे-disk) से है। B-tree का प्रयोग ज्यादातर फ़ाइल सिस्टम्स और DBMS में किया जाता है। B-tree डेटाबेस में फाइल्स को locate तथा place करने की method है।
