为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

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这篇文章解决一个问题

mysql 底层为什么是用b+树作为存储结构?为什么不是二叉树,红黑树,b树?

我们先构造一个应用场景,我们有1kw的数据需要存储在一张表里面,那么我们怎么设计能让查询速度尽可能的快

我们实验的可视化的数据结构皆从以下网站获取,地址:https://www.cs.usfca.edu/~gal...
为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

ok,我们先来看下二叉树怎么存储这1kw数据,假设我有一张表,这张表里只有一个字段,他是递增的,看看用二叉树是什么情形

为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

于是,我们看到,在这种情况下二叉树直接退化成了一个链表,我们如果要找到5这个记录,需要查找5次,n条数据就要查找n次,复杂度O(n), 不满足我们的需求

我们再来看看红黑树

为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

我们看到红黑树有一个自平衡的特性,以牺牲插入性能解决了退化成链表的问题,但随着记录树的增加,树的高度会不断增加,那么,我们想找到第1kw个数据,依然要查找很多次,对应到mysql上每次读取一个树的节点都需要进行一次io,那么还有没有更好的办法呢?

ok,接下来看看b树

为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

可以明显看到的区别是,每一个节点上存储了多个数据,其实逻辑很简单嘛,想保证高度固定,那就横向上想办法,这样的话我们查找16这条记录,其实只需要经过3次io就可以了

为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

那b+树和b树又有什么区别呢?引用网上的一张图说明一下

为什么mysql索引选择b+树作为底层存储结构?

具体到mysql上就是

  1. 有冗余索引,方便查找
  2. 只在叶子节点上存储数据,16k(mysql innodb_page_size的默认大小)的内存可以存下更多数据,降低高度,查询更快
  3. 叶子节点增加了双向链表,方便范围查询

于是,我们就明白了,为什么mysql要用b+树作为底层数据结构,1kw的数据,索引应用合理,可能3次或者4次io就可以定位到记录了。

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