【mysql为什么采用b+树作为索引】

## 1、Hash:

它查询任何一行数据都只需一次IO,但是只能查一行,不能查询范围 。

## 2、二叉树:

  • 1、 可能会单边增长,退化成链表,查询效率和没建立索引差不多。
  • 2、才二叉而已,树的层数太多,IO次数多(一层就是一次IO)

## 3、红黑树:

虽然解决了退化成链表的问题,但是也才二叉而已,树的层数太多,IO次数多(一层就是一次IO)

## 4、B树:

内部节点存数据,导致每个节点放的数据少,还不能满足范围查找。

特点:

  • 1、多路排序树
  • 2、内部节点也存data

## 5、B+树:

特点:

  • 1、多路排序树
  • 2、内部节点不存data,只有叶子节点才存data
  • 3、叶子节点左右相连,形成一条有序的双向循环链表

## 为什么MySQL选择B+树做索引

  • 1、 B+树的磁盘IO读写次数低:每次读写一个树节点就是一次IO,B+树的内部节点并没有存data,因此盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了。

  • 2、B+树的查询效率更加稳定:由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。

  • 3、B+树更便于遍历:由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。

  • 4、B+树更适合基于范围的查询 :B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历效率低下的问题,正是为了解决这个问题,B+树应用而生。B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作或者说效率太低。

## B+树一个节点有多大?

  • 1、B+树一个节点的大小设为一页或页的倍数最为合适。因为如果一个节点的大小 < 1页,那么读取这个节点的时候其实读取的还是一页,这样就造成了资源的浪费。
  • 2、在 MySQL 中 B+ 树的一个节点大小为"1页",也就是16k。之所以设置为一页,是因为对于大部分业务,一页就足够了:

## 一千万条数据,B+树多高?

首先InnoDB的B+树中,非叶子节点存的是key 和 指针;叶子节点存的是数据行。

对于叶子节点,如果一行数据大小为1k,那么一页就能存16条数据;对于非叶子节点,如果key使用的是bigint,则为8字节,指针在mysql中为6字节,一共是14字节,则16k能存放 16 * 1024 / 14 = 1170 个索引指针。于是可以算出,对于一颗高度为2的B+树,根节点存储索引指针节点,那么它有1170个叶子节点存储数据,每个叶子节点可以存储16条数据,一共 1170 x 16 = 18720 条数据。

而对于高度为3的B+树,就可以存放 1170 x 1170 x 16 = 21902400 条数据(两千多万条数据),也就是对于两千多万条的数据,我们只需要高度为3的B+树就可以完成,通过主键查询只需要3次IO操作就能查到对应数据。所以在 InnoDB 中B+树高度一般为3层时,就能满足千万级的数据存储。

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