MySQL索引结构采用B+树的问题怎么理解

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《MySQL索引结构采用B+树的问题怎么理解》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

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。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《MySQL索引结构采用B+树的问题怎么理解》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！