MySQL用B+树不用B树

MySQL使用B+树而不是B树作为索引结构的主要原因是B+树在性能和存储方面有一些优势：

1. 更适合磁盘访问：B+树的内部节点只存储索引键，而叶子节点存储索引键和对应的数据。这种结构使得B+树的高度更低，减少了磁盘I/O的次数，提高了查询性能。相比之下，B树的内部节点也存储数据，导致每个节点能够存储的键值对数量更少，树的高度更高。

2. 顺序访问效率更高：B+树的叶子节点使用链表连接，可以实现范围查询和顺序访问的高效率。相邻的叶子节点在磁盘上也是相邻存储的，提高了顺序读取的效率。而B树的叶子节点之间并没有连接，需要在每次查询时进行随机访问。

3. 索引占用更少的内存：由于B+树的内部节点只存储索引键，相比之下，B树需要在内部节点存储数据。这意味着使用B+树索引占用的内存更少，可以缓存更多的数据页，提高了查询性能。

4. 更适合范围查询：B+树的叶子节点之间使用链表连接，支持高效的范围查询。而B树需要在每次查询时，从根节点开始遍历整个树，效率较低。

综上所述，MySQL选择使用B+树而不是B树作为索引结构，是为了提高磁盘访问效率、顺序访问效率，减少内存占用，并提供更好的范围查询性能。这些特性使得B+树成为数据库索引结构的理想选择。

相关问题

mysql 使用B+树而不用B树

MySQL实际上使用的是B+树而不是B树。B+树相比B树有以下几个优势：

1. B+树的内部节点不保存数据记录的指针，只保存关键字和子节点指针，因此内部节点可以存储更多的关键字信息，减少磁盘I/O次数。

2. B+树的叶子节点保存了所有数据记录的指针，因此所有数据都可以通过叶子节点进行顺序遍历，方便范围查询和排序操作。

3. B+树的叶子节点之间使用指针进行连接，形成一个有序链表，可以快速地进行顺序遍历和范围查询。

4. B+树的内部节点和叶子节点使用相同的结构，简化了算法实现和维护。

49、蚂蚁一面：B树和B+树的区别，为什么Mysql使用B+树

B树和B+树都是自平衡的数据结构，常用于数据库和文件系统等需要高效查找的应用场景。它们的主要区别在于：

1. **存储结构**：
- B树：数据节点既可以包含键值也可以包含指向其他节点的指针，所有层级的节点都有一定的孩子数，这使得B树适合于磁盘存储，因为磁盘I/O操作通常是对连续区域进行读写的，B树可以减少随机访问。
- B+树：所有的非叶节点只包含键，不包含数据，而叶子节点包含了所有的键及其对应的数据。这种设计减少了磁盘I/O次数，因为在查询时，从根到叶子节点的路径上不会发生跳跃。

2. **遍历顺序**：
- B树：对于任意节点，其所有孩子的键都在该节点的键范围内，所以查找效率高，插入和删除时可能会导致大量子树调整。
- B+树：叶子节点按键排序，查找直接定位到叶子节点，非叶子节点则仅用于导航，查找性能更优。

MySQL选择B+树的原因主要有：
- **更好的磁盘性能**：B+树的索引结构减少了对磁盘的随机访问，提高了磁盘I/O的效率。
- **易于维护**：由于所有数据都在叶子节点，范围查询时不需要回溯到根节点，减少了操作复杂度。
- **支持行级锁定**：B+树的叶子节点聚集在一起，方便实现行级锁定，有利于并发控制。