爲何Mysql用B+樹作索引而不用B-樹

先從數據結構的角度來答。

 

題主應該知道B-樹和B+樹最重要的一個區別就是B+樹只有葉節點存放數據，其他節點用來索引，而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（Inoodb）的角度來看，B+樹是用來充當索引的，通常來講索引很是大，尤爲是關係性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如何衡量查詢效率呢？磁盤IO次數，B-樹（B類樹）的特定就是每層節點數目很是多，層數不多，目的就是爲了就少磁盤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！），而B+樹除了葉子節點其它節點並不存儲數據，節點小，磁盤IO次數就少。這是優勢之一。
另外一個優勢是什麼，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，這樣就能進行區間訪問啦。

(數據庫索引採用B+樹的主要緣由是 B樹在提升了磁盤IO性能的同時並無解決元素遍歷的效率低下的問題。正是爲了解決這個問題，B+樹應運而生。B+樹只要遍歷葉子節點就能夠實現整棵樹的遍歷。並且在數據庫中基於範圍的查詢是很是頻繁的，而B樹不支持這樣的操做（或者說效率過低）)

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，它並非傳統的關係性數據庫，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2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，無疑單次查詢平均快於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。

 

 

B樹相對於紅黑樹的區別

在大規模數據存儲的時候，紅黑樹每每出現因爲樹的深度過大而形成磁盤IO讀寫過於頻繁，進而致使效率低下的狀況。爲何會出現這樣的狀況，咱們知道要獲取磁盤上數據，必須先經過磁盤移動臂移動到數據所在的柱面，而後找到指定盤面，接着旋轉盤面找到數據所在的磁道，最後對數據進行讀寫。磁盤IO代價主要花費在查找所需的柱面上，樹的深度過大會形成磁盤IO頻繁讀寫。根據磁盤查找存取的次數每每由樹的高度所決定，因此，只要咱們經過某種較好的樹結構減小樹的結構儘可能減小樹的高度，B樹能夠有多個子女，從幾十到上千，能夠下降樹的高度。

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做者：本兮言 
來源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/ligupeng7929/article/details/79529072 
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