Database 为什么R-树是无序的？然而，据说它遵循了B-树的规则

好的，在下面的截图中是一棵R树。它的根上有R1和R2。R1的左边是r3，r3，r5。为什么呢？我认为根元素左边的元素应该小于。如果根上的根元素是R6，那么将R3、R4、R5放在左边是有意义的。据我所知，到目前为止，B+和B-树都遵循这个规则

同样在叶节点上，为什么R12等之后有一个空的空间？我很困惑

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B-树和R-树基于完全不同的概念。它们几乎没有共同点：相似的名称和高n-算术性（这样它们就可以存储在随机访问时间差的磁盘中）

B-tree存储自然有序的一维值。R-tree存储多维值，这些值不能自然排序。（您将如何订购成对的x/y坐标？）

B树存储元素本身，而R树存储人工构造的边界框的坐标。上图中的Ri只是随机标签——你们可以用你们喜欢的任何名字来替换它们

B-树和R-树中的连接表示绝对不同的关系

如果某些B-树节点存储n个值，那么它有n+1个指针，这些指针位于相邻值之间（语义上）。例如，如果某个指针位于值25和70之间，那么它将指向允许存储26到69的元素的子树。因此，可以说B-树中的连接意味着关系之间的连接

如果某个R树节点存储了n个边界框坐标，那么它也有n个指向较低级别的指针，每个边界框一个指针。若某个指针属于Ri，那个么它将指向子树，该子树包含相对于Ri的所有内部边界框。这是一种“包含”关系

为了进一步了解B树和R树之间的差异，您可以构造存储一维数字（矩形退化为线段）的R树，并将其与B树进行比较

所以，回答你的第一个问题：R1不小于R3，R4或R5。这些只是各自矩形的标签。相反，R3、R4和R5是R1的一部分

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至于为什么会有空的空间——这取决于用于构造树的算法。不同的算法和不同的插入/删除顺序可能最终导致不同的树包含相同的元素集。（B-树也是如此。）

B-树和R-树基于完全不同的概念。它们几乎没有共同点：相似的名称和高n-算术性（这样它们就可以存储在随机访问时间差的磁盘中）

B-tree存储自然有序的一维值。R-tree存储多维值，这些值不能自然排序。（您将如何订购成对的x/y坐标？）

B树存储元素本身，而R树存储人工构造的边界框的坐标。上图中的Ri只是随机标签——你们可以用你们喜欢的任何名字来替换它们

B-树和R-树中的连接表示绝对不同的关系

如果某些B-树节点存储n个值，那么它有n+1个指针，这些指针位于相邻值之间（语义上）。例如，如果某个指针位于值25和70之间，那么它将指向允许存储26到69的元素的子树。因此，可以说B-树中的连接意味着关系之间的连接

如果某个R树节点存储了n个边界框坐标，那么它也有n个指向较低级别的指针，每个边界框一个指针。若某个指针属于Ri，那个么它将指向子树，该子树包含相对于Ri的所有内部边界框。这是一种“包含”关系

为了进一步了解B树和R树之间的差异，您可以构造存储一维数字（矩形退化为线段）的R树，并将其与B树进行比较

所以，回答你的第一个问题：R1不小于R3，R4或R5。这些只是各自矩形的标签。相反，R3、R4和R5是R1的一部分

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至于为什么会有空的空间——这取决于用于构造树的算法。不同的算法和不同的插入/删除顺序可能最终导致不同的树包含相同的元素集。（B-树也是如此。）

只对一维数据进行排序

R-树的平衡和分裂思想与B-树相似；R-树同样可以确保最小的页面填充量等-页面的概念也类似

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但是，虽然B-树使用节点的线性顺序，但R-树使用的是边界卷层次结构，而不是线性顺序，因为多维数据没有顺序。R-树中没有“左”或“右”。

只对一维数据进行排序

R-树的平衡和分裂思想与B-树相似；R-树同样可以确保最小的页面填充量等-页面的概念也类似

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但是，虽然B-树使用节点的线性顺序，但R-树使用的是边界卷层次结构，而不是线性顺序，因为多维数据没有顺序。R树中没有“左”或“右”。

有人能帮忙吗？有人能帮忙吗？所以r3、r4、r5也可以放在左边？不是强制性的？Gudok，R树中的插入和删除是如何工作的？我在网上看到的解释很模糊。他们没有详细解释，是的。你不能说Ri比Rj大——根本没有为矩形定义这样的关系。但你可以说Ri包含在Rj中——这就是为什么R3，R4，R5位于以R1为根的子树中。将每个节点内的值视为集合，而不是排序列表（如B树）。您可以轻松地将R3、R4、R5重新排列为