平衡树索引英文解释翻译、平衡树索引的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 balanced tree index

分词翻译：

平衡的英语翻译：

balance; counterpoise; equation; equilibrium; equipoise; poise; standoff
【计】 balancing; equalization
【化】 equilibrium
【医】 balance; bilanz; equilibration; equilibrium
【经】 balancing; counterbalance; equalization; equilibrium; in balance; level

树的英语翻译：

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【计】 T; tree
【医】 arbor; arbores; tree

索引的英语翻译：

index; reference
【计】 X
【医】 index

专业解析

在计算机科学领域，"平衡树索引"（Balanced Tree Index）是一种高效的数据结构，用于加速数据库和文件系统中的数据检索。其核心在于通过自动维持树的平衡性，确保最坏情况下的操作时间复杂度保持在O(log n)级别。以下是汉英对照的详细解释：

一、术语定义与核心原理

汉语释义
"平衡树索引"指利用平衡二叉树（如AVL树、红黑树）或其变种（如B树、B+树）构建的索引结构。树中任意节点的左右子树高度差受严格约束，避免退化为链表，从而保证查找、插入、删除操作的高效性。

来源：数据库系统概念（教材第7版）
英语对应术语
- Balanced Tree Index：A self-balancing tree structure where the height difference between left and right subtrees is limited (e.g., ≤1 in AVL trees), enabling logarithmic-time operations.
- 常见变种：B-tree (multiway balanced tree), B+ tree (optimized for disk storage).
  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

二、技术特性与优势

动态平衡机制
当插入或删除节点导致树失衡时，通过旋转操作（左旋/右旋）或节点分裂/合并（B树族）自动恢复平衡，维持O(log n)的查询效率。

来源：ACM Computing Surveys
应用场景对比

索引类型适用场景典型用例

AVL树索引内存数据库，频繁读/写 Redis有序集合

B+树索引磁盘存储，范围查询 MySQL InnoDB引擎

来源：Database System Implementation（教材）

索引类型	适用场景	典型用例
AVL树索引	内存数据库，频繁读/写	Redis有序集合
B+树索引	磁盘存储，范围查询	MySQL InnoDB引擎

三、权威技术文档参考

B+树索引实现规范
国际标准化组织ISO/IEC 9075（SQL标准）规定B+树为数据库索引的推荐结构，要求支持范围扫描与页节点链式访问。

来源：ISO/IEC 9075-2:2023 (SQL Standard)
红黑树在系统内核的应用
Linux内核进程调度器CFS使用红黑树索引任务队列，以O(log n)时间复杂度快速定位最高优先级任务。

来源：Linux Kernel Documentation

四、性能数学表示

平衡树索引的查询成本公式：

text{Cost}_{text{query}} = O(log_k N)

其中$k$为树的分支因子（B树中$k geq 2$)，$N$为数据总量。当$k=100$时，百万级数据仅需3次磁盘I/O。

来源：The Art of Computer Programming, Vol. 3

网络扩展解释

平衡树索引是数据库中用于高效数据检索的核心机制，其核心原理基于平衡树数据结构（如B树、B+树），通过维护树的平衡性保证操作性能。以下从五个方面详细解释：

定义与作用
平衡树索引是一种利用平衡树（如B树、B+树）组织索引数据的结构，通过分层存储键值和指针，实现快速查找、插入和删除操作。它通过缩小搜索范围，将随机查询转化为顺序访问，显著提升数据库性能。
核心结构
- 分支块（Branch Block）：存储键值范围及指向下层节点的指针，用于导航。例如，B*树的分支块包含索引范围，引导搜索路径。
- 叶块（Leaf Block）：存储实际索引数据或数据地址，B+树中所有数据最终存储在叶节点，并通过顺序指针连接，支持高效范围查询。
- 索引高度（Height）与分支级别（Blevel）：高度指从根节点到叶节点的层级数，分支级别为高度减1，直接影响查询时需访问的块数。
平衡性原理
平衡树通过动态调整（如节点分裂、旋转）保持树的高度差最小，确保所有操作的时间复杂度稳定在$O(log n)$。例如，AVL树通过旋转保持左右子树高度差≤1，B树通过多路分支降低树高。
优势特点
- 高效查询：利用树的分层结构快速定位数据，避免全表扫描。
- 支持范围查询：B+树的叶节点顺序指针可高效遍历区间数据。
- 适应大规模数据：平衡树通过多子节点设计减少树的高度，适合磁盘存储的数据库系统。
实际应用
主流数据库（如MySQL、Oracle）默认使用B+树作为索引结构。例如，MySQL的InnoDB引擎通过B+树实现聚簇索引，叶节点直接存储行数据，非叶节点存储键值和子节点指针。

平衡树索引通过平衡树的数据结构优化查询路径，是数据库高效运作的核心技术。若需了解具体算法实现（如AVL旋转、B树分裂规则），可进一步查阅相关技术文档或源码解析。