B树与B+树的区别

B树和B+树都是用于数据库和文件系统的平衡树数据结构,但它们有一些显著的区别:

节点结构:

B树:每个节点存储数据和指向子节点的指针。叶子节点也包含数据。

B+树:内部节点只存储索引值,不存储实际数据。所有实际数据都存储在叶子节点中。

数据访问:

B树:数据可以在任何节点(内部节点或叶子节点)中找到。

B+树:所有数据都在叶子节点,内部节点只起到索引的作用。因此,数据的查找只能在叶子节点完成。

叶子节点链表:

B树:叶子节点之间没有特别的链接。

B+树:所有叶子节点通过链表相互链接,这使得范围查询(如范围扫描)更加高效。

树的高度:

B树:由于数据分布在所有节点上,树的高度可能会比 B+树略高。

B+树:所有数据都集中在叶子节点,内部节点只存储索引,因此树的高度通常较低。

磁盘读写效率:

B树:因为每个节点都存储数据和索引,磁盘读写可能涉及到更多的节点。

B+树:由于内部节点只有索引而无数据,可以在相同的磁盘块中存储更多的索引,提高了读写效率。叶子节点链表也使得范围查询和顺序访问更高效。

总结来说,B+树在数据库系统中更为常用,因为它在范围查询和顺序访问上具有显著的优势。

InnoDB 存储引擎使用 B+树结构来管理表的主键索引和辅助索引。

以下是 MySQL 使用 B+树的几个关键点:

主键索引:

InnoDB 使用聚集索引(Clustered Index),主键索引就是 B+树结构。叶子节点包含了行的全部数据。

辅助索引:

辅助索引(Secondary Index)也是 B+树结构,但叶子节点存储的是主键的值而不是行的全部数据。通过辅助索引找到主键后,再通过主键索引找到完整的行数据。

这种 B+树结构在 MySQL 中广泛应用,原因包括:

高效的范围查询:由于叶子节点按顺序链接,可以快速进行范围扫描。

稳定的树高度:B+树能保持较低的树高度,减少磁盘 I/O 操作,提高查询速度。

顺序存储:叶子节点按顺序排列,适合顺序读写操作,提高磁盘利用率。

因此,MySQL 中使用 B+树来实现其高效的索引机制。

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