MySQL为什么使用B+树索引

为什么数据库加了索引,查询就快了?

• 没有索引,mysql查任何数据都需要全表扫描
• 有了索引,就相当于书有了目录,可以减少查询范围
  • InnoDB使用的就是B+树

为什么哈希(hash)比树(tree)快,InnoDB还要选择B+树结构?

• hash 例如hashMap 增删改查的时间复杂度为o(1)
• 树 例如 B+树 增删改查的平均时间复杂度为o(lg(n))
• 相对于单一查询,hash确实比树快
• 但是对于 group by(分组) order by(排序) <,>(比较),hash 的时间复杂度变为o(n),而树的时间复杂度还未o(lg(n))
• 根据实际出发,所以还是选择树

为什么选择B+树作为数据库的索引结构

第一种: 二叉树

(1)当数据量大的时候，树的高度会比较高，数据量大的时候，查询会比较慢；
(2)每个节点只存储一个记录，可能导致一次查询有很多次磁盘IO；

第二种: B树

(1)不再是二叉搜索，而是m叉搜索；
(2)叶子节点，非叶子节点，都存储数据；
(3)中序遍历，可以获得所有节点；

• 每个节点布置只存储一个记录,而是一页记录(4K大小)
• 磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，如果未来要读取的数据就在这一页中，可以避免未来的磁盘IO，提高效率；
• 局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO；
• 中序遍历是什么意思? 查询1-5的数据
  

第三种: B+树

• 非叶子节点不再存储数据，数据只存储在同一层的叶子节点上；
• B+树中根到每一个节点的路径长度一样，而B树不是这样。
• 叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历；
• 范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯；
• 叶子节点存储实际记录行，记录行相对比较紧密的存储，适合大数据量磁盘存储；非叶子节点存储记录的PK，用于查询加速，适合内存存储；
• 非叶子节点，不存储实际记录，而只存储记录的KEY的话，那么在相同内存的情况下，B+树能够存储更多索引；

总结

• 数据库索引用于加速查询
• 虽然哈希索引是O(1)，树索引是O(log(n))，但SQL有很多“有序”需求，故数据库使用树型索引
• InnoDB不支持哈希索引
• 数据预读的思路是：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，以便未来减少磁盘IO
• 局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO
• 数据库的索引最常用B+树：
  (1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；
  (2)很低的树高度，能够存储大量数据；
  (3)索引本身占用的内存很小；
  (4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；