平衡樹索引英文解釋翻譯、平衡樹索引的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 balanced tree index

分詞翻譯：

平衡的英語翻譯：

balance; counterpoise; equation; equilibrium; equipoise; poise; standoff
【計】 balancing; equalization
【化】 equilibrium
【醫】 balance; bilanz; equilibration; equilibrium
【經】 balancing; counterbalance; equalization; equilibrium; in balance; level

樹的英語翻譯：

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【計】 T; tree
【醫】 arbor; arbores; tree

索引的英語翻譯：

index; reference
【計】 X
【醫】 index

專業解析

在計算機科學領域，"平衡樹索引"（Balanced Tree Index）是一種高效的數據結構，用于加速數據庫和文件系統中的數據檢索。其核心在于通過自動維持樹的平衡性，确保最壞情況下的操作時間複雜度保持在O(log n)級别。以下是漢英對照的詳細解釋：

一、術語定義與核心原理

漢語釋義
"平衡樹索引"指利用平衡二叉樹（如AVL樹、紅黑樹）或其變種（如B樹、B+樹）構建的索引結構。樹中任意節點的左右子樹高度差受嚴格約束，避免退化為鍊表，從而保證查找、插入、删除操作的高效性。

來源：數據庫系統概念（教材第7版）
英語對應術語
- 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.
- 常見變種：B-tree (multiway balanced tree), B+ tree (optimized for disk storage).
  來源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

二、技術特性與優勢

動态平衡機制
當插入或删除節點導緻樹失衡時，通過旋轉操作（左旋/右旋）或節點分裂/合并（B樹族）自動恢複平衡，維持O(log n)的查詢效率。

來源：ACM Computing Surveys
應用場景對比

索引類型適用場景典型用例

AVL樹索引内存數據庫，頻繁讀/寫 Redis有序集合

B+樹索引磁盤存儲，範圍查詢 MySQL InnoDB引擎

來源：Database System Implementation（教材）

索引類型	適用場景	典型用例
AVL樹索引	内存數據庫，頻繁讀/寫	Redis有序集合
B+樹索引	磁盤存儲，範圍查詢	MySQL InnoDB引擎

三、權威技術文檔參考

B+樹索引實現規範
國際标準化組織ISO/IEC 9075（SQL标準）規定B+樹為數據庫索引的推薦結構，要求支持範圍掃描與頁節點鍊式訪問。

來源：ISO/IEC 9075-2:2023 (SQL Standard)
紅黑樹在系統内核的應用
Linux内核進程調度器CFS使用紅黑樹索引任務隊列，以O(log n)時間複雜度快速定位最高優先級任務。

來源：Linux Kernel Documentation

四、性能數學表示

平衡樹索引的查詢成本公式：

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

其中$k$為樹的分支因子（B樹中$k geq 2$)，$N$為數據總量。當$k=100$時，百萬級數據僅需3次磁盤I/O。

來源：The Art of Computer Programming, Vol. 3

網絡擴展解釋

平衡樹索引是數據庫中用于高效數據檢索的核心機制，其核心原理基于平衡樹數據結構（如B樹、B+樹），通過維護樹的平衡性保證操作性能。以下從五個方面詳細解釋：

定義與作用
平衡樹索引是一種利用平衡樹（如B樹、B+樹）組織索引數據的結構，通過分層存儲鍵值和指針，實現快速查找、插入和删除操作。它通過縮小搜索範圍，将隨機查詢轉化為順序訪問，顯著提升數據庫性能。
核心結構
- 分支塊（Branch Block）：存儲鍵值範圍及指向下層節點的指針，用于導航。例如，B*樹的分支塊包含索引範圍，引導搜索路徑。
- 葉塊（Leaf Block）：存儲實際索引數據或數據地址，B+樹中所有數據最終存儲在葉節點，并通過順序指針連接，支持高效範圍查詢。
- 索引高度（Height）與分支級别（Blevel）：高度指從根節點到葉節點的層級數，分支級别為高度減1，直接影響查詢時需訪問的塊數。
平衡性原理
平衡樹通過動态調整（如節點分裂、旋轉）保持樹的高度差最小，确保所有操作的時間複雜度穩定在$O(log n)$。例如，AVL樹通過旋轉保持左右子樹高度差≤1，B樹通過多路分支降低樹高。
優勢特點
- 高效查詢：利用樹的分層結構快速定位數據，避免全表掃描。
- 支持範圍查詢：B+樹的葉節點順序指針可高效遍曆區間數據。
- 適應大規模數據：平衡樹通過多子節點設計減少樹的高度，適合磁盤存儲的數據庫系統。
實際應用
主流數據庫（如MySQL、Oracle）默認使用B+樹作為索引結構。例如，MySQL的InnoDB引擎通過B+樹實現聚簇索引，葉節點直接存儲行數據，非葉節點存儲鍵值和子節點指針。

平衡樹索引通過平衡樹的數據結構優化查詢路徑，是數據庫高效運作的核心技術。若需了解具體算法實現（如AVL旋轉、B樹分裂規則），可進一步查閱相關技術文檔或源碼解析。