Redis跳表与B树实现数据存储和访问的不同方式（redis跳表与b树）

Redis跳表与B树都是用于实现数据存储和访问的不同方式，它们都以某种结构来组织数据，这些数据结构具有优化高速查找的特性。两者不仅具有一定的共性，也有分别独特的优点。

Redis跳表是一种带有多级索引的链表，采用了层次索引结构，将查找开销降低到端点数量与高度差的平方数之商，大大减少了查找时间。同时，插入和删除的时间也与索引的高度差成正比。

具体实现上，Redis的跳表结构由`skiplists`数据结构实现，skiplist为每个插入数据元素维护数量可变的索引，以及一个头指针或尾指针（head，tl）：

“`cpp

struct skiplist {

skiplistNode *head; /* 头指针 */

skiplistNode *tl; /* 尾指针 */

}

`skiplistNode`中，则维护了更深一层的索引：

```cpp
struct skiplistNode {
  void *obj;            /* 实际的数据 */
  double score;         /* 搜索的key */
  skiplistNode *backward; /* 向前指针 */
  skiplistLevel {
    skiplistNode *forward; /* 向后指针 */
  } level[]             /* 多级索引， level[0] 为最高层级， level[maxlevel-1]为低层级 */
}

B树则采用了“分支”和“合并”的操作在数据查找和更新上效率更好。在B树中，每个节点不仅有一个key，还有一堆指向子节点指针，最多共有K个，而上层节点则将新key插入在第K个子节点之前，以此实现查找、删除、插入、移动等等操作，在插入删除大量数据时，数据结构也不会受到影响。

代码实现如下，以B树存储字符串为例：

“`cpp

class BTree

{

private:

struct TreeNode

{

String key; //节点的key

TreeNode *parent; //父节点

TreeNode *children[MAX_CHILD_NUM]; //最多长到MAX_CHILD_NUM个指针

};

public:

BTree(){ }; //初始化一棵树

~BTree(){ };

void insert(TreeNode *parent , TreeNode *node); //插入子节点

TreeNode *search(string &key); //搜索某个节点

void traverse(); //遍历B树

void deleteNode(const TreeNode *node); //删除某个节点

};

Redis跳表与B树都是实现数据存储和访问不同方式的常用结构，它们各有优势和劣势，选择哪种方式取决于实际应用场景，每种方式都有各自的使用场景。