mysql使⽤B+树索引有哪些优势
搞懂这个问题之前，我们⾸先来看⼀下MySQL表的存储结构，再分别对⽐⼆叉树、多叉树、B树和B+树的区别就都懂了。
MySQL的存储结构
表存储结构
单位：表>段>区>页>⾏
在数据库中，不论读⼀⾏，还是读多⾏，都是将这些⾏所在的页进⾏加载。也就是说存储空间的基本单位是页。
⼀个页就是⼀棵树B+树的节点，数据库I/O操作的最⼩单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页的结构⾥。
B+树索引结构
1. 在⼀棵B+树中，每个节点为都是⼀个页，每次新建节点的时候，就会申请⼀个页空间
2. 同⼀层的节点为之间，通过页的结构构成了⼀个双向链表
3. ⾮叶⼦节点为，包括了多个索引⾏，每个索引⾏⾥存储索引键和指向下⼀层页⾯的指针
4. 叶⼦节点为，存储了关键字和⾏记录，在节点内部（也就是页结构的内部）记录之间是⼀个单向的链表
B+树页节点结构
有以下⼏个特点
1. 将所有的记录分成⼏个组，每组会存储多条记录，
2. 页⽬录存储的是槽（slot），槽相当于分组记录的索引，每个槽指针指向了不同组的最后⼀个记录
3. 我们通过槽定位到组，再查看组中的记录
查看mysql索引页的主要作⽤是存储记录，在页中记录以单链表的形式进⾏存储。
单链表优点是插⼊、删除⽅便，缺点是检索效率不⾼，最坏的情况要遍历链表所有的节点。因此页⽬录中提供了⼆分查的⽅式，来提⾼记录的检索效率。
B+树的检索过程
我们再来看下B+树的检索过程
1. 从B+树的根开始，逐层到叶⼦节点。
2. 到叶⼦节点为对应的数据页，将数据叶加载到内存中，通过页⽬录的槽采⽤⼆分查的⽅式先到⼀个粗略的记录分
组。
3. 在分组中通过链表遍历的⽅式进⾏记录的查。
为什么要⽤B+树索引
数据库访问数据要通过页，⼀个页就是⼀个B+树节点，访问⼀个节点相当于⼀次I/O操作，所以越快能到节点，查性能越好。
B+树的特点就是够矮够胖，能有效地减少访问节点次数从⽽提⾼性能。
下⾯，我们来对⽐⼀个⼆叉树、多叉树、B树和B+树。
⼆叉树
⼆叉树是⼀种⼆分查树，有很好的查性能，相当于⼆分查。
但是当N⽐较⼤的时候，树的深度⽐较⾼。数据查询的时间主要依赖于磁盘IO的次数，⼆叉树深度越⼤，查的次数越多，性能越差。
最坏的情况是退化成了链表，如下图
为了让⼆叉树不⾄于退化成链表，⼈们发明了AVL树（平衡⼆叉搜索树）：任何结点的左⼦树和右⼦树⾼度最多相差1
多叉树
多叉树就是节点可以是M个，能有效地减少⾼度，⾼度变⼩后，节点变少I/O⾃然少，性能⽐⼆叉树好了
B树
B树简单地说就是多叉树，每个叶⼦会存储数据，和指向下⼀个节点的指针。
例如要查9，步骤如下
1. 我们与根节点的关键字 (17，35）进⾏⽐较，9 ⼩于 17 那么得到指针 P1；
2. 按照指针 P1 到磁盘块 2，关键字为（8，12），因为 9 在 8 和 12 之间，所以我们得到指针 P2；
3. 按照指针 P2 到磁盘块 6，关键字为（9，10），然后我们到了关键字 9。
B+树
B+树是B树的改进，简单地说是：只有叶⼦节点才存数据，⾮叶⼦节点是存储的指针；所有叶⼦节点构成⼀个有序链表
B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更⼩，如果把所有同⼀内部节点的关键字存放在同⼀盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，⼀次性读⼊内存的需要查的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了
例如要查关键字16，步骤如下
1. 与根节点的关键字 (1，18，35) 进⾏⽐较，16 在 1 和 18 之间，得到指针 P1（指向磁盘块 2）
2. 到磁盘块 2，关键字为（1，8，14），因为 16 ⼤于 14，所以得到指针 P3（指向磁盘块 7）
3. 到磁盘块 7，关键字为（14，16，17），然后我们到了关键字 16，所以可以到关键字 16 所对应的数据。
B+树与B树的不同：
1. B+树⾮叶⼦节点不存在数据只存索引，B树⾮叶⼦节点存储数据
2. B+树查询效率更⾼。B+树使⽤双向链表串连所有叶⼦节点，区间查询效率更⾼（因为所有数据都在B+树的叶⼦节点，
扫描数据库只需扫⼀遍叶⼦结点就⾏了），但是B树则需要通过中序遍历才能完成查询范围的查。
3. B+树查询效率更稳定。B+树每次都必须查询到叶⼦节点才能到数据，⽽B树查询的数据可能不在叶⼦节点，也可能
在，这样就会造成查询的效率的不稳定
4. B+树的磁盘读写代价更⼩。B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更⼩，通常
B+树矮更胖，⾼度⼩查询产⽣的I/O更少。
这就是MySQL使⽤B+树的原因，就是这么简单！
以上就是mysql 使⽤B+树索引有哪些优势的详细内容，更多关于MySQL 使⽤B+树索引的资料请关注其它相关⽂章！

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