mysql之B+Tree结构

前言

写博客是自己对知识梳理，目前是写给自己看，算是自己学习后的作业，也是为了养成一个良好的习惯。

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一、B-Tree结构

1. B-TREE定义
	B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树（B树是一颗多路平衡查找树）。
2. B-TREE结构
	它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点，且它的键值分布在整棵树上。
3. B-TREE 特点：
	3.1 索引值和data都在每个节点上；
	3.2 整个树上节点的索引值都是唯一的；
	3.3 一次索引查找,性能逼近二分查找；
	3.4 查询的时间复杂度在 O(1)-O(logn)之间。
	
4. B-TREE具体结构如下图所示：

二、B+Tree结构

1. B+Tree定义
	B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树，并且所有叶子节点位于同一层。
2. B+Tree结构
	相对于B-Tree结构，它做了以下优化：
		2.1 为所有叶子结点增加了一个链指针，即支持范围检索；
		2.2 只有叶子节点才存储data，内节点都只存储索引值；
3. B+Tree 特点：
	3.1 内节点上只存储索引值，叶子节点上存储索引值和data；
	3.2 每个叶子节点都有一个链指针；
	3.3 所有叶子节点位于同一层；
	3.4 查询的时间复杂度是O(logn)。
	
4. B+Tree具体结构如下图所示：

三、B+Tree和B-Tree区别

1. 时间复杂度
	B+Tree 查询的时间复杂度是固定的，都是O(logn)；
	B-Tree 查询的时间复杂度是在 O(1) - O(logn)之间。
2. 范围检索
	由于B+Tree的叶子节点都在同一层，且叶子节点都有链表指针，则它支持范围查询；
	B-Tree不支持范围查询。
3. 结构
	B+Tree 数据都在叶子节点上，且叶子节点上都有链表指针；
	B-Tree 数据和索引值分布在每个节点上。
4. 磁盘I/O次数
	磁盘是分block的，一次磁盘IO会读取若干个block，具体和操作系统有关，
那么由于磁盘IO数据大小是固定的，在一次IO中，单个元素越小，量就越大。
	B+Tree 它的叶子节点上才有数据，而B-Tree 它的数据遍布在所有节点上，
则B+Tree相对于B-Tree的磁盘IO次数会少一些。
	
这也是为什么mysql选择B+Tree做索引，而不选择B-Tree的原因。