B+树和跳表

B+树和跳表

简单来说：

思考：

1. MySQL为什么使用B+树而不使用跳表

1. Redis为什么使用跳表而不使用B+树

MySQL为什么使用B+树而不使用跳表

简单来说，MySQL大量数据，B+树的节点可以存储较多数据，一般三到四层就足够也就只需要三到四次磁盘操作，而跳表为了存储大量数据，需要很多层来优化性能，相同的数据量可能就需要十几二十层，就需要大量磁盘操作。

Redis为什么使用跳表而不使用B+树

简单来说，Redis主要是基于内存存储数据，io开销小，不太考虑层级，跳表容易实现，且插入删除不需要旋转平衡，只需要修改对应链表指针，范围查找较少能满足Redis使用场景。

详细来说：

B + 树和跳表的异同点：

相同点：

1. 都是数据结构，用于存储和检索数据。

2. 都能实现高效的查找、插入和删除操作，时间复杂度在一定范围内接近对数级别。

不同点：

存储结构方面：

• B + 树：是一种平衡的多路查找树，节点可以存储多个关键字和对应的指针，叶子节点通过链表连接。通常用于磁盘存储，以减少磁盘 I/O 次数。

• 跳表：是一种多层的链表结构，每个节点包含多个指针，用于快速跳跃到不同位置。通常用于内存存储，实现相对简单。

适用场景方面：

• B + 树：适合存储大量数据且需要进行范围查询的场景，尤其是在磁盘存储中表现出色。

• 跳表：适用于内存中数据频繁更新且对范围查询需求相对较少的场景。

MySQL 使用 B + 树而不使用跳表的原因：

1. 磁盘存储优化：B + 树的结构有利于减少磁盘 I/O 次数，因为其节点可以存储较多关键字，树的高度相对较低。而跳表在磁盘上存储比较分散，可能增加磁盘 I/O 次数。

2. 范围查询高效：B + 树非常适合范围查询，叶子节点通过链表连接，可快速进行范围检索。跳表在范围查询方面效率相对较低。

3. 数据存储稳定性：B + 树结构相对稳定，插入和删除操作不会像跳表那样频繁调整整个数据结构，更适合保证数据库的可靠性。

Redis 使用跳表而不使用 B + 树的原因：

1. 内存存储与性能需求：Redis 主要基于内存存储，跳表在内存中的实现简单，性能高且代码简洁易维护。B + 树主要为磁盘存储设计，对于内存操作可能引入不必要的复杂性。

2. 数据更新频繁场景：Redis 数据更新频繁，跳表在处理频繁的插入和删除操作时更高效，只需要调整部分指针。B + 树的节点分裂和合并操作在内存中可能比较耗时。

3. 范围查询需求相对较少：Redis 的范围查询需求相对 MySQL 等数据库较少，跳表的范围查询性能虽不如 B + 树，但能满足 Redis 的使用场景。