mysql为什么用B+树

为什么不用哈希(又名散列)

• 哈希表即散列表，原理就是用hash函数，将我们存的数据，以关键字的形式转换为hash值，然后根据hash值在内存中储存数据

1. 无论读还是写，哈希都比树更快，那为什么索引结构要选用树型结构呢？因为对于分组、排序、比较，哈希型索引的时间复杂度会退化到O(n)，且实际应用中，数据量数百万级别后，时间比较长。
2. hash算法会存在hash冲突，尽管用了扰动函数，但数据量大了之后，还是会存在分布不均（扰动函数1，扰动函数2）

为什么不用二叉树

1. 二叉树每个节点只分两个叉，每个节点只能存储一个记录，随着数据量的增大，树的高度会显著增高，而的高度越高，查询速度就越慢。
2. 高度增加后，数就变成列表了，时间复杂度也就趋近与O(n)

为什么不用B-树

1. B-树每层节点数目非常多，层数很少，相比二叉树减少了磁盘IO次数，但每个节点都存储数据，查询需要进行中序遍历，并不是快速定位数据的最佳方式。

AVL树

1. 带有平衡条件：每个结点的左右子树的高度之差的绝对值（平衡因子）最多为1。也就是说，AVL树，本质上是带了平衡功能的二叉查找树。虽然数平衡了，查询比较快，但是，当插入数据的时候，为了达到平衡，得多次旋转。数据量大以后，旋转就特别耗时

红黑树

1. 非平衡二叉树，但是数据大了，查询也会比较费时

B树

1. 计算机数据IO时，查询数据没用连续读写。用的是4k或者N*4k读写。这样的好处是查询比较快
2. 在这个4k的数据单元中。B树叶子节点存放了key和数据。这样，导致数据量越大，这个数据单元的数据就越多。若数据+key达到2k。那么每个节点就只能放2个数据了。
3. 

为什么用B+树，而不用B树

1. B+树在B树基础上进行了改进，数据只存储在叶子节点上，且叶子节点之间增加了链表，这样获取节点时，不用中序遍历，这样便于快速定位数据，是减少磁盘IO的最佳方式。