数据库为什么应用B+树？
前言
讲到索引，第一反馈必定是能进步查问效率。例如书的目录，想要查找某一章节，会先从目录中定位。如果没有目录，那么就须要将所有内容都看一遍能力找到。
索引的设计对程序的性能至关重要，若索引太少，对查问性能受影响；而如果索引太多，则会影响增/改/删等的性能。
知识点
MySQL中个别反对以下几种常见的索引：
B+树索引 全文索引 哈希索引
咱们明天重点来讲下B+树索引，以及为什么要用B+树来作为索引的数据结构。
B+树索引并不能间接找到具体的行，只是找到被查找行所在的页，而后DB通过把整页读入内存，再在内存中查找。
1. 与二叉树相比
二叉树相比于程序查找确实缩小了查找次数，然而在最坏状况下，二叉树有可能进化为程序查找。而且就二叉树自身来说，当数据库的数据量特地大时，其层数也将特地大。二叉树的高度个别是log_2^n，B树的高度是log_t^((n+1)/2) + 1，其高度约比B树大lgt倍。n是节点总数，t是树的最小度数。
2. 与B树相比
B树在进步IO性能的同时，并没与解决元素遍历时效率低下的问题，正是为了解决这个问题，B+数应运而生。B+数只需遍历叶子节点即可实现整棵树的遍历，而B树必须应用中序遍历按序扫库，B+树反对范畴查问十分不便。这才是数据库选用B+树的次要起因。
另外，最初说一下，并不是说B+树就比B树好，有很多基于频率的搜寻是选用B树，越频繁query的结点越往根上走，前提是须要对query做统计，而且要对key做一些变动。
无论是B树还是B+树因为前边几层重复query，因而早已被加载入内存，不会呈现读磁盘IO。个别启动的时候，就会被动换入内存。在内存中B+树并没有劣势，只有在磁盘中B+树的威力能力浮现。
采纳B+树的索引构造长处：
B+树的高度个别为2-4层，所以查找记录时最多只须要2-4次IO，绝对二叉均衡树曾经大大降低了。 范畴查找时，能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据，当在叶子节点中查到3时，通过3的尾指针便能获取所有数据，而不须要再像二叉树一样再获取到3的父节点。
总结：
1)二叉查找树(BST):解决了排序的根本问题,然而因为无奈保障均衡,可能进化为链表
2)均衡二叉树(AVⅥL):通过旋转解决了均衡的问题,然而旋转操作效率太低
3)红黑树:通过舍弃严格的均衡和引入红黑节点,解决了AⅥ旋转效率过低的问题,然而在磁盘等场景下,树依然太高,IO次数太多
4)B树:通过将二叉树改为多路均衡查找树,解决了树过高的问题
5)B+树:在B树的根底上,将非叶节点革新为不存储数据的纯索引节点,进一步升高了树的高度;此外将叶节点应用指针连接成链表,范畴查问更加高效。
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参考：
https://www.gaodaima.com/qq_3803…
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