浅析MySQL索引结构采用B+树的问题

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  • 1、B树和B+树
  • 2、原因分析
  • 3、总结

一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题，为什么MySQL索引结构要采用B+树？这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷，后面还特意查了很多资料，他也希望听听我的见解。

另外，我花了1个多星期把往期的面试题解析配套文档准备好了，一共有10万字，想获取的小伙伴可以在我的煮叶简介中找到。

1、B树和B+树

一般来说，数据库的存储引擎都是采用B树或者B+树来实现索引的存储。首先来看B树，如图所示。

B树是一种多路平衡树，用这种存储结构来存储大量数据，它的整个高度会相比二叉树来说，会矮很多。

而对于数据库而言，所有的数据都将会保存到磁盘上，而磁盘I/O的效率又比较低，特别是在随机磁盘I/O的情况下效率更低。

所以 高度决定了磁盘I/O的次数，磁盘I/O次数越少，对于性能的提升就越大，这也是为什么采用B树作为索引存储结构的原因，如图所示。

而MySQL的InnoDB存储引擎，它用了一种增强的B树结构，也就是B+树来作为索引和数据的存储结构。

相比较于B树结构来说，B+树做了两个方面的优化，如图所示。

1、B+树的所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引。

2、叶子节点中的数据使用双向链表的方式进行关联。

2、原因分析

我认为，MySQL索引结构采用B+树，有以下4个原因：

1、从磁盘I/O效率方面来看：B+树的非叶子节点不存储数据，所以树的每一层就能够存储更多的索引数量，也就是说，B+树在层高相同的情况下，比B树的存储数据量更多，间接会减少磁盘I/O的次数。

2、从范围查询效率方面来看：在MySQL中，范围查询是一个比较常用的操作，而B+树的所有存储在叶子节点的数据使用了双向链表来关联，所以B+树在查询的时候只需查两个节点进行遍历就行，而B树需要获取所有节点，因此，B+树在范围查询上效率更高。

3、从全表扫描方面来看：因为，B+树的叶子节点存储所有数据，所以B+树的全局扫描能力更强一些，因为它只需要扫描叶子节点。而B树需要遍历整个树。

4、从自增ID方面来看：基于B+树的这样一种数据结构，如果采用自增的整型数据作为主键，还能更好的避免增加数据的时候，带来叶子节点分裂导致的大量运算的问题。

3、总结

总体来说，我认为技术方案的选型，更多的要根据具体的业务场景来决定，并不一定是说B+树就是最好的选择，就像MongoDB里面采用B树结构，本质上来说，其实是关系型数据库和非关系型数据库的差异。

以上就是我对为什么MySQL索引结构采用B+树 的理解。

到此这篇关于浅析MySQL索引结构采用B+树的问题的文章就介绍到这了,更多相关mysql 索引B+树内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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