Mysql 索引 BTree 与 B+Tree 的区别(面试)
怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《Mysql 索引 BTree 与 B+Tree 的区别(面试)》,涉及到Mysql索引、BTree、B+Tree,有需要的可以收藏一下
主要更新的内容主要是: 我经常面试 一些面试者 喜欢问的一些问题,这是 第一篇 就更新 数据库相关的吧
BTree 基本概念
B树。B树被称为自平衡树,因为它的节点是按顺序遍历排序的。在B树中,一个节点可以有两个以上的孩子。而且高度在每次更新时都会自动调整。在B树中,数据是按照特定的顺序排序的,最低值在左边,最高值在右边。在B树中插入数据或键,比二叉树更复杂。
Btree 的特点:
- 节点排序,每个节点 可以存放多个元素,多个元素也是排序的
- 每个节点 key 和数据在一起
- B树的所有叶子节点必须在同一级别
- 在B树的叶子节点上面,不应该有空的子树
- 在关键字全集内做一次查找,性能逼近 二分查找的算法
- 任何关键字出现且只出现在一个节点中
- 搜索有可能在非叶子节点结束,因为数据和索引在一起存储的
来一个 max Degree =3 的一个图

B+Tree 的特点
B+tree 多路平衡查找树:
- B+Tree 拥有BTree 的所有的结构特点
- B+Tree 的非叶子节点不存储数据,只存储关键字,叶子节点才存储了所有的数据,并且是排好序的
- B+Tree 叶子节点是通过指针连接在一起的(双向连接), 这样在范围查询中发挥作用
- 相对于 Btree , B+tree 层级更低
B+Trees 特点如下:

查找过程的区别
两种索引 查找过程的区别:
B+tree 需要找到叶子节点 才能找到数据, 而Btree 可能不需要找到叶子节点 就可以找到数据
B+Tree索引 如何提高索引的查询性能 ?
- 找得快, 叶子节点双向指针
- 一次IO 操作,找更多的数据,减少IO 操作,节点不存数据,只存关键字,这样可以存储更多索引的信息,B+tree 层级会降低
为啥 B+Tree 会比 BTree 高度要低呢?
页(Page)是Mysql中磁盘和内存交换的基本单位, 也是Mysql管理存储空间的基本单位。
Page 是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单位,每个页默认16KB,innodb_page_size 可以通过这个参数进行修改
B+Tree 中的非叶子节点 不存储数据, 只存关键字,所以一个Page 中可以容纳更多的索引项, 一是可以降低树的高度,二是 在一个内部节点中可以定位更多的叶子节点。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Mysql 索引 BTree 与 B+Tree 的区别(面试)》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!
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