mysql索引为啥使用B+tree？

索引数据结构 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree

二叉树（Binary Tree）

每个节点最多只有两个子节点， 左边的子节点都比当前节点小，右边的子节点都比当前节点大。

一棵深度为k，且有2^k-1个结点的二叉树，称为满二叉树。

可能变成链表，查询效率低

AVL树（平衡二叉树）

它是一种排序的二叉树。主要特征：左右子树的树高差绝对值不能超过1

R-B Tree（Red/Black Tree）红黑树

本质上也是一种二叉树。

特性：

1）每个结点要么是红的，要么是黑的。
2）根结点是黑的。
3）每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）是黑的。
4）如果一个结点是红的，那么它的俩个儿子都是黑的。
5）对于任一结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每一条路径都包含相同数目的黑结点。

* 新添加节点，均为红色。

数据量大的情况下，树的高度很高，查询效率低。

B-Tree（B树）

是一种自平衡的树，能够保持数据有序。与二叉树的区别，可以有多个子节点，每个节点可以存储多个值。

m 阶（根结点中关键字的个数为1~m-1）的B树具有特性：

1）每个节点最多有 m 个子节点，叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空

2）除根节点和叶子节点，其它每个节点至少有 [m/2] （向上取整的意思）个子节点

3）若根节点不是叶子节点，则其至少有2个子节点

4）所有NULL节点到根节点的高度都一样

5）除根节点外，其它节点都包含 n 个key，其中 [m/2] -1 <= n <= m-1

6）节点中的数据索引从左到右递增排列

每个节点由三部分组成：key，指针，数据data;

key和指针互相间隔，节点两端是指针。

每个叶子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null（d 大于1的正整数，表示B树的度）

比如每个节点最大深度=3。（3阶B树）

B+Tree（B+树）

是B-Tree的一种变种树。自然也会满足B树相关特性。主要区别：B+树的叶子会包含所有的节点数据，并产生链表结构。

特征：

1、非叶子节点不存储数据，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引

2、所有数据都存储在叶子节点当中，叶子节点包含所有索引字段

3、每个叶子节点都存有相邻叶子节点的指针，提高区间访问的性能

4、叶子节点按照本身关键字从小到大排序。

每个非叶子节点由二部分组成：key，指针。

叶子节点没有指针，只有key、数据data。

指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的

B树索引示例图

B+树索引示例图

mysql为什么使用了b+tree而不是b-tree

• 由于非叶子节点不存储 data，所以一个存储页可以存储更多的非叶子节点，也就是说使用 b+树单次磁盘 I/O拿到的同大小存储页中包含的信息量相比 b-树更大，所以减少了同样数据量下每次查询的io次数。
• MySQL 是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以 B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而 B 树每个节点的 key 和 data 在一起，无法进行区间查找。

查看mysql文件页大小（默认是16K）

SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size’;

假设主键是bigint类型，一个bigint占用8B，一个指针占用6B，一页可以存16kb/14B,大概是 1170个，一个非叶子节点也可以存1170个，叶子节点存储数据，假设数据是1k，一个叶子节点可以存储16个，所以3阶b+tree可以存储 1170 X 1170 X 16 = 21902400 ，2千多万

对于B-tree,因为叶子节点也存储数据了，假设一行数据是1k，存储2千万数据，需要 16的n次方 ，n肯定大于3