MySQL索引結構採用B+樹的問題怎麼理解

1、B樹和B 樹

一般來說，資料庫的儲存引擎都是採用B樹或B 樹來實現索引的儲存。首先來看B樹，如圖所示。

B樹是一種多路平衡樹，用這種儲存結構來儲存大量數據，它的整個高度會相比二元樹來說，會矮很多。

而對於資料庫而言，所有的資料都會保存到磁碟上，而磁碟I/O的效率又比較低，特別是在隨機磁碟I/O的情況下效率更低。

所以 高度決定了磁碟I/O的次數，磁碟I/O次數越少，對於效能的提升就越大，這也是為什麼採用B樹作為索引儲存結構的原因，如圖所示。

MySQL的InnoDB儲存引擎採用了改良的B樹結構，即B 樹，作為索引和資料儲存的結構。

比較比較於B樹結構來說，B 樹做了兩個面向的最佳化，如圖所示。

1、B 樹的所有資料都儲存在葉子節點，非葉子節點只儲存索引。

2、葉子節點中的資料使用雙向鍊錶的方式進行關聯。

2、原因分析

我認為，MySQL索引結構採用B 樹，有以下4個原因：

1、從磁碟I/O效率方面來看：B 樹的非葉節點不儲存數據，所以樹的每一層就能夠儲存更多的索引數量，也就是說，B 樹在層高相同的情況下，比B樹的儲存資料量更多，間接會減少磁碟I/O的次數。

2、從範圍查詢效率來看：在MySQL中，範圍查詢是一個比較常用的操作，而B 樹的所有儲存在葉子節點的資料使用了雙向鍊錶來關聯，所以B 樹在查詢的時候只需查兩個節點進行遍歷就行，而B樹需要取得所有節點，因此，B 樹在範圍查詢上效率更高。

3、從全表掃描方面來看：因為，B 樹的葉子節點儲存所有數據，所以B 樹的全域掃描能力更強一些，因為它只需要掃描葉子節點。而B樹需要遍歷整棵樹。

4、從自增ID方面來看：基於B 樹的這樣一種資料結構，如果採用自增的整型資料作為主鍵，還能更好的避免增加資料的時候，帶來葉子節點分裂導致的大量運算的問題。

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