mysql 索引为什么不能用 数组,链表,二叉树,红黑树,b树,而是使用B+树？

MySQL 使用 B+ 树作为索引结构的主要原因是因为 B+ 树具有以下优点：

1. B+ 树可以支持高效的范围查询，适用于数据库中大量的范围查询场景。

2. B+ 树具有较好的磁盘读写性能，因为 B+ 树的非叶子节点只存储键值信息，而叶子节点存储键值及对应的数据信息，可以减少磁盘IO操作。

3. B+ 树的叶子节点形成了有序链表，可以方便地支持按照顺序遍历查询结果。

相比而言，数组、链表、二叉树、红黑树等数据结构并不适合作为数据库索引结构。因为它们无法支持高效的范围查询和按照顺序遍历查询结果，而且在大规模数据场景下，磁盘IO操作会成为瓶颈，这些数据结构的读写性能并不理想。

而 B树虽然类似于B+树，但是在范围查询和按照顺序遍历查询结果方面还是比B+树差一些，因此B+树更适合作为数据库索引结构。

相关问题

B+树 范围查询_Mysql为什么使用B+树而不是B树？

Mysql使用B+树而不是B树的原因是因为B+树相比B树有以下优势：

1. B+树的内部节点只存储键值信息，不存储具体数据，使得每个内部节点可以存储更多的键值信息，从而减少了树的高度，降低了IO次数，提高了查询效率。

2. B+树的叶子节点使用链表连接起来，便于范围查询和遍历，因为在B+树中，所有的叶子节点都是按照键值大小顺序连接在一起的，所以范围查询可以通过遍历叶子节点链表来实现。

3. B+树的叶子节点不仅存储了键值信息，还存储了具体数据的地址信息，因此可以直接通过叶子节点获取具体数据，避免了在内部节点中查找具体数据地址的过程，提高了查询效率。

综上所述，B+树相比B树在范围查询和遍历方面有更好的性能表现，因此Mysql采用了B+树作为索引结构。

HashMap采用了数组+链表+红黑树的数据结构,怎么理解

HashMap的工作原理？

HashMap是一种常用的键值对存储数据的数据结构，可以用于快速访问、插入和删除数据。它基于哈希表实现，通过将key的哈希值映射到数组的下标上来访问对应的value。

具体来说，当一个key被插入HashMap中，它的hashcode会被计算出来，并根据数组长度取模，得到一个对应的数组下标。如果该下标位置为空，说明该位置还没有元素，直接插入即可；如果该位置已经存在一个元素，说明有哈希冲突，这时就需要采用链表或红黑树的方式，将新元素插入到该位置的链表或红黑树中。在查找元素时，根据key的哈希值找到对应的数组下标，再在链表或红黑树中查找出对应的value。

采用链表和红黑树的方式是为了解决哈希冲突的问题，当某个位置的碰撞元素比较多时，链表效率较低，采用红黑树可以提高效率。HashMap会在元素数量达到一定阈值时，自动将链表转换为红黑树，以提高检索效率。