爲何mysql索引選擇b+樹做爲底層存儲結構？

今天是2020年2月3號，畢了業以後的第一個「寒假」，我在院子裏曬太陽，閒來無事，寫篇博客

這篇文章解決一個問題

mysql 底層爲何是用b+樹做爲存儲結構？爲何不是二叉樹，紅黑樹，b樹？

咱們先構造一個應用場景，咱們有1kw的數據須要存儲在一張表裏面，那麼咱們怎麼設計能讓查詢速度儘量的快

咱們實驗的可視化的數據結構皆從如下網站獲取，地址：https://www.cs.usfca.edu/~gal...

ok，咱們先來看下二叉樹怎麼存儲這1kw數據，假設我有一張表，這張表裏只有一個字段，他是遞增的，看看用二叉樹是什麼情形

因而，咱們看到，在這種狀況下二叉樹直接退化成了一個鏈表，咱們若是要找到5這個記錄，須要查找5次，n條數據就要查找n次，複雜度O(n), 不知足咱們的需求

咱們再來看看紅黑樹

咱們看到紅黑樹有一個自平衡的特性，以犧牲插入性能解決了退化成鏈表的問題，但隨着記錄樹的增長，樹的高度會不斷增長，那麼，咱們想找到第1kw個數據，依然要查找不少次，對應到mysql上每次讀取一個樹的節點都須要進行一次io，那麼還有沒有更好的辦法呢？

ok，接下來看看b樹

能夠明顯看到的區別是，每個節點上存儲了多個數據，其實邏輯很簡單嘛，想保證高度固定，那就橫向上想辦法，這樣的話咱們查找16這條記錄，其實只須要通過3次io就能夠了

那b+樹和b樹又有什麼區別呢？引用網上的一張圖說明一下

具體到mysql上就是

1. 有冗餘索引，方便查找
2. 只在葉子節點上存儲數據，16k（mysql innodb_page_size的默認大小）的內存能夠存下更多數據，下降高度，查詢更快
3. 葉子節點增長了雙向鏈表，方便範圍查詢

因而，咱們就明白了，爲何mysql要用b+樹做爲底層數據結構，1kw的數據，索引應用合理，可能3次或者4次io就能夠定位到記錄了。