现在告诉你MySQL为什么选择B+Tree呢？

大家都知道MySQL数据库选择的是B+Tree作为索引的数据结构，那为什么会选择B+Tree呢？

本文分四种数据结构来分析：

1. 二叉查找树
   

2. 平衡二叉树
   

3. 多路平衡查找树
   

4. 加强版多路平衡查找树（B+Tree）

二叉查找树

二叉搜索树的特点：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。   从上面的 2 个图来看，同样是 30 个数字，插入的数据顺序不一样，二叉树的结构完全不一样，图 1 里查找 30 需要 2 次检索的 IO 操作，但是在图 2 里查找 30 需要 7 次检索的 IO 操作，在图 2 里查找 30 类似于全表扫描。

此处为什么说是一次检索就有一次 IO 呢，因为要查找的数据在文件里，需要从文件里读取出来加载到内存里进行数据比较，如果相等就返回，如果不相等，假设比要查找的数字大，需要接着往左边找；假设比要查找的数字小，需要接着往右边找。

以上可以看出，二叉树的数据检索取决于数据的分布情况，不适合用作索引的数据结构，因为二叉树的深度太深的话，IO 操作会特变多，查询效率就会很低，因此若想二叉树的查询效率尽可能高，需要这棵二叉树是平衡的，从而引出新的数据结构，平衡二叉树（Balanced Binary Search Tree）或者完全平衡二叉树（又叫 AVL 树）。

平衡二叉树

平衡二叉树（Balanced Binary Search Tree 树）在符合二叉查找树的条件下，满足某一个节点的子节点的高度差不超过 1，也就是相对平衡；如果整棵树的所有节点的高度差不超过 1 就是完全平衡二叉树（又叫 AVL 树）。  树节点的数据存储结构示意图：  每个节点其实就是一个磁盘块，有 3 部分数据区，一个是关键字：用于存放主键或者其他索引的值，一个是数据磁盘块的地址，一个是子节点的引用，分别指向父节点的左子节点的引用和右子节点的引用。

以上面的平衡二叉树的图片为例，通过查找关键字为 10 的数据记录，来说明节点的查找过程说明：

1、先找到节点 15，把节点 15 加载到内存后，与 10 比较，发现比 10 大，那么需要找到 节点 15 的左子节点，也就是节点 8；

2、通过节点 15 的左子节点的引用，找到节点 8，把节点 8 加载到内存后，与 10 比较，发现比 10 小，那么需要找到节点 8 的右子节点，也就是节点 10；

3、通过节点 8 的右子节点的引用，找到节点 10，把节点 10 加载到内存后，与 10 比较，发现正好匹配，那么说明要查询的数据就是节点 10；

4、通过节点 10 的数据磁盘地址，找到数据区，进行数据的获取，返回到客户端即可。

二叉树存在数据分布不均匀，出现查询深度太深，平衡二叉树解决了数据分布相对平衡的事情，但是用平衡二叉树作为索引的话还是有问题，原因主要有两个：

一个就是数据节点的深度决定了磁盘的 IO 操作次数，IO 操作非常消耗时间，从上图可以看出 9 条记录，如果查找 30 就需要 4 次 IO 操作，如果记录成千上万，这种 IO 操作是巨大的灾难。

另外一个就是平衡二叉树的节点磁盘块保存的数据量太少，它没有很好的利用操作系统读取磁盘 IO 的数据交互特性（操作系统去磁盘上读取的数据是 4KB，交互的单位是以页为单位的），以上的二叉树数据结构一个节点不可能用满 4KB 的空间；也没有利用好磁盘 IO 的预读能力（即空间局部性原理）（磁盘预读能力就是当你一次 IO 读取到数据的页后，会认为你马上要读取相邻的数据页，所以磁盘会多返回几个页的数据到内存），从而带来频繁的 IO 操作。

多路平衡查找树

多路平衡（B-Tree）是指每个节点可以有多个分支，也就是可以有多个子节点，二叉树就是 2 个子节点，有几个子节点就是几路。

多路平衡与二叉平衡相比，可以大大减少树的深度，从而减少 IO 的操作次数。

多路平衡查找树的节点里的关键字最多有（路数-1）个，如果用 N 来表示路数，那么关键字的个数最多就是 N-1 个。

InnoDB 存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。InnoDB 存储引擎中默认每个页的大小为 16KB，可通过参数 innodbpagesize 将页的大小设置为 4K、8K、16K，在 MySQL 中可通过如下命令查看页的大小： show variables like 'innodb_page_size';

由于 MySQL 数据库里默认的一页是 16KB，因此在数据库设计的时候要特别注意，如果一个列的长度太大，该列用作索引时，占用的空间就大，那么以此列为索引的索引文件的路数就会减少，从而使树的深度增加，也就使 IO 的操作次数增加，导致数据库性能下降，这也就是人们常说的创建字段的时候，字段的长度尽量小一点，不要太大的原因。  B-Tree 是一个绝对平衡的查找树，也就是所有的子节点都在一个高度上，为了维持树的绝对平衡，在数据插入更新操作时，会通过一些分裂组合的操作来维持，这块也是比较消耗性能的，这也就是人们常说的索引建立够用就行，建立索引不易太多的主要原因。因为索引建多了，当数据插入或者更新的时候，维护索引的成本也是很大的。