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MySQL中数据库索引的原理,为什么要用 B+树,为什么不用二叉树?

MySQL中数据库索引的原理,为什么要用 B+树,为什么不用二叉树?

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Carice 2021-10-16 21:26:48 845 0
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  • 网络规划设计师、敏捷专家、CISP、ITSS服务经理、ACA全科目、ACP4项、ACE、CBP、CDSP、CZTP等。拥有 PRINCE2 Foundation/Practitioner、CCSK、ITIL、ISO27001、PMP等多项国际认证。 专利5+、期刊10+、知识产权师。核心期刊审稿人。

    您好,可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?

    为什么不是一般二叉树?

    如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。

    为什么不是平衡二叉树呢?

    我们知道,在内存比在磁盘的数据,查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引,那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点,也就是我们说的一个磁盘块,但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的,如果是B树,可以存储更多的节点数据,树的高度也会降低,因此读取磁盘的次数就降下来啦,查询效率就快啦。

    那为什么不是B树而是B+树呢?

    1)B+树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而B树节点中不仅存储键值,也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB,如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少,数据查询的效率也会更快。

    2)B+树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的,链表连着的。那么B+树使得范围查找,排序查找,分组查找以及去重查找变得异常简单。

    2021-10-16 21:31:33
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