mysql索引为什么用b+树而不是b树，数据库索引为啥是b树

标题：探索 MySQL 索引为何选择 B+树而非 B 树

在数据库领域，索引是提高数据查询性能的关键组件之一，而在 MySQL 中，常用的索引结构是 B+树，而非 B 树，这一选择并非偶然，而是经过了深入的研究和实践验证，具有诸多优势，本文将深入探讨 MySQL 索引为何选择 B+树，并分析其背后的原因。

一、B 树和 B+树的基本概念

B 树（Binary Tree）是一种平衡的多路搜索树，每个节点可以有多个子节点，在 B 树中，所有节点的关键字数量相同，并且节点按照关键字从小到大的顺序排列，B 树的优点是可以快速定位到关键字所在的节点，从而提高查询效率。

B+树（B+ Tree）是 B 树的一种变体，它与 B 树的主要区别在于：

1、非叶子节点不存储数据：B+树的非叶子节点只存储关键字和指向子节点的指针，而不存储实际的数据，数据存储在叶子节点中。

2、叶子节点之间通过链表连接：B+树的叶子节点之间通过双向链表连接，方便进行范围查询和排序操作。

3、关键字重复存储：B+树的关键字在非叶子节点和叶子节点中都重复存储，以提高查询效率。

二、MySQL 索引选择 B+树的原因

1、适合磁盘存储：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此可以大大减少磁盘 I/O 操作，相比之下，B 树的非叶子节点也存储数据，会导致磁盘 I/O 操作增加，从而降低查询性能。

2、支持范围查询和排序操作：B+树的叶子节点之间通过链表连接，方便进行范围查询和排序操作，而 B 树的非叶子节点和叶子节点之间没有直接的链接，因此在进行范围查询和排序操作时需要进行更多的遍历操作，降低了查询性能。

3、提高查询效率：B+树的关键字重复存储，以提高查询效率，在进行查询操作时，可以通过二分查找快速定位到关键字所在的节点，然后通过链表遍历找到实际的数据，相比之下，B 树的关键字不重复存储，需要进行更多的比较操作，降低了查询效率。

4、便于数据更新：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此在进行数据更新操作时，可以只更新叶子节点中的数据，而不需要更新非叶子节点中的数据，相比之下，B 树的非叶子节点也存储数据，需要同时更新非叶子节点和叶子节点中的数据，增加了数据更新的复杂性。

三、B+树的优点和缺点

1、优点：

适合磁盘存储：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此可以大大减少磁盘 I/O 操作。

支持范围查询和排序操作：B+树的叶子节点之间通过链表连接，方便进行范围查询和排序操作。

提高查询效率：B+树的关键字重复存储，以提高查询效率。

便于数据更新：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此在进行数据更新操作时，可以只更新叶子节点中的数据，而不需要更新非叶子节点中的数据。

2、缺点：

索引占用空间较大：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此需要更多的存储空间来存储索引。

数据插入和删除操作相对复杂：B+树的非叶子节点不存储实际的数据，只存储关键字和指针，因此在进行数据插入和删除操作时，需要进行更多的调整操作，以保持树的平衡。

四、结论

MySQL 索引选择 B+树而非 B 树，是因为 B+树具有适合磁盘存储、支持范围查询和排序操作、提高查询效率、便于数据更新等优点，虽然 B+树也存在索引占用空间较大、数据插入和删除操作相对复杂等缺点，但是在大多数情况下，这些缺点可以通过合理的设计和优化来解决，B+树成为了 MySQL 中最常用的索引结构之一。

标签： #B+树 #B 树 #数据库