Mysql選用B+樹和MongoDB選用B-樹

先從數據結構的角度來答。

• 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。
• 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。