深入聊聊mysql索引为什么采用B+树结构

文 / @WordPress主题

深入聊聊mysql索引为什么采用B+树结构

在计算机中,索引是提高查询效率的重要手段之一,就像在阅读一本书时,我们可以通过目录直接找到某一章节,而不需要一页一页地翻找。那么在计算机中,存储这个目录的数据结构就非常重要,常用的数据结构有哈希表、二叉查找树(BST)、二叉平衡树(AVL)、红黑树等。但为什么MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎选择了B+树呢?

1.哈希表

哈希表是一种数组+链表的结构,用下标表示数据所在的位置,对于每个需要存储的数据,需要先进行散列算法,得到一个下标,如果下标相同,则在对应位置的链表上添加数据。虽然哈希表可以快速完成等值查询,但数据之间没有范围规律,不适合范围查询。此外,哈希表需要将所有数据文件添加到内存中,非常消耗内存空间,因此不适合大数据量的情况。

2.二叉查找树(BST)

在BST中,每个节点有且仅有两个分支,可以快速完成数据的查找和插入操作。但是,若数据量较大,可能出现树深度较大的情况,导致查找和插入数据时需要进行很多次I/O操作,耗费大量时间和资源。

3.二叉平衡树(AVL)

AVL树通过旋转操作来保持树的平衡,避免数据倾斜导致的树节点过深,从而增加查找的IO次数。但是,当数据量较大时,为了维护平衡,需要进行多次旋转操作,导致插入和删除数据的效率极低,查询效率较高,也只有两个分支,数据量大的情况下,树的深度依然很深。

4.红黑树

红黑树基于AVL树,通过变色和旋转操作来优化插入数据的效率。但红黑树同样只有两个分支,也会出现数据量大的情况下树的深度依然很深的问题。

5.B-Tree

B-Tree是一种多路平衡搜索树,可以拥有更多的子树,从而降低树的高度,减少查找和插入操作时需要进行的IO次数。每个节点最多可以拥有m个子树,根节点至少有2个子树,分支节点至少拥有m/2棵子树。所有叶子节点都在同一层,每个节点最多可以有m-1个key,并且以升序排列。在B-Tree上查找数据时,可以在非叶子节点结束搜索,并在全集内进行一次查找,性能接近于二分查找。B-Tree的缺点在于每个节点需要存储数据,而每个页存储空间是有限的,如果数据很大,则每个节点能存储的key数量变小,当数据量很大时,会导致深度变大,进而影响查询性能。

6.B+树

B+树是在B-Tree的基础上进行的一种优化,主要通过以下变化:

- 非叶子节点只存储key,不存储数据,因此可以拥有更多的子树,降低树的高度,减少查找和插入操作时需要进行的IO次数。
- 叶子节点存储key和数据,并且之间是通过链表相连的,有利于范围查找和分页操作。
- B+树的所有叶子节点都在同一层,并且每个节点最多可以有m-1个key,并且以升序排列。

因此,在B+树上查询数据时,可以直接从根节点开始进行随机查找,或者进行主键的范围查找和分页查找。在MySQL的InnoDB和MyISAM存储引擎中,主键和非主键索引都是采用B+树的结构存储的,这样可以较快地完成查找和插入操作,提高了数据库的性能。

综上所述,B+树在多路搜索树中具有较高的查找速度,可以适应大数据量的情况,且适用于范围查询和分页查询,因此成为了MySQL索引的一种常用数据结构。

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