爲何mysql innodb索引是B+樹數據結構

一、文件很大，不可能所有存儲在內存中，因此要存在磁盤上

二、索引的組織結構要儘可能減小查找過程當中磁盤I/O的存取次數（爲何用B-/+Tree，還跟磁盤存取原理有關）

三、B+樹全部的data域在葉子節點，通常來講都會進行一個優化，就是將全部的葉子節點用指針串起來，這樣遍歷葉子節點就能得到所有數據

 

2、什麼是聚簇索引

像innodb中，主鍵的索引結構中，既存儲了主鍵值，有存儲了行數據，這種數據成爲‘聚簇索引’

3、爲何MongoDB採用B樹索引，而mysql用B+樹作索引

b+樹只有葉節點存放數據，其他節點用來索引，b-樹是每一個索引節點都會有data域

這就決定了B+樹更適合用來存儲外部數據，也就是所謂的磁盤數據

從mysql(innodb)的角度看，B+樹是用來充當索引的，通常來講索引很是大，尤爲是關係型數據庫這種數據量大的索引能達到億級別，

因此爲了減小內存的佔用，索引也會被存儲在磁盤上

那麼mysql是如何衡量查詢效率的呢，磁盤IO次數，B-樹的特定就是每層節點數目很是多，層數不多，目的就是爲了減小磁盤IO次數，當查詢數據的時候，

最好的狀況就是很快找到目標索引，而後讀取數據，使用B+樹就能很好的完成這個目的，可是B-樹的每一個節點都有data域（指針），這無疑增大了節點大小，說白了增長了磁盤IO次數（磁盤IO一次讀出的數據量大小是固定的，單個數據變大，每次讀出的就少，IO次數增多，一次IO多耗時啊）

緣由1：B+樹除了葉子節點其餘節點並不存儲數據，節點小，磁盤IO次數就少

緣由2：B+樹全部的data域在葉子節點，通常來講都會進行一個優化，就是將全部的葉子節點用指針串起來，這樣遍歷葉子節點就能得到所有數據

 

至於MongoDB爲何使用B-樹而不是B+樹，能夠從它的設計角度來考慮，它並非傳統的關係型數據庫，而是以json格式做爲存儲的nosql,目的就是高性能，高可用，易擴展。首先它擺脫了關係模型，上面所述的優勢需求就沒那麼強烈了，其次mysql因爲使用B+樹，數據都在葉節點上，每次查詢都須要訪問到葉節點，而MongoDB使用B-樹，全部節點都有data域，只要找到指定索引就能夠進行訪問，無疑單詞查詢平均快於mysql(但側面來看mysql至少平均查詢耗時差很少）

 

整體來講，mysql選用B+樹和MongoDB選用B-樹仍是以本身的需求來選擇的