MySQL索引（一）——B-Tree索引介绍

注：本文章是作者学生时期所作。如有错误，请大佬指出

B-Tree树：

N叉B-Tree，一个节点最多包含 N - 1 个数据、N 个指针

案例演示：

以5叉B-Tree为例，插入数据 C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S的过程如下图

    注： 因为是5叉树，所以，一个节点最多存放4个数据，5个指针。

           当要存放的数据多于4个的话， 两边节点分裂，中间节点升为父节点

（1）：插入数据C、N、G、A，这四个数据可以放入一个节点中，并且在节点中有序排列

（2）：当再插入数据H时，如果再插入这个节点，数据就多于4个了，

             所以中间节点上升，两边节点分裂

（3）：再插入数据E时，因为E比G小，所以插入G左边的节点，插入K，Q时，因为K，Q大于G，

            所以插入G右边的节点。 同理，插入的数据再各自节点内，按顺序排列

  

（4）：当插入数据M时，因为M比G大，所以要插入G右边的节点，

            但是插入该节点的话，数据变成了5个，中间数据应向上分裂

（5）：插入F、W、L、T时，因为F比G小，所以插入最左边节点，W、T比M大，所以插入最右边节点，L介于G、M之间，所以插入G、M之间的节点

（6）：插入数据Z时，按理说应该向最右边的节点插入，但是节点数据超过了5个，向上分裂

            

（7）：插入数据D时，应该插入最左边的节点，同样，因为数据多于4个，向上分裂

            之后插入 P、R、X、Y的时候，依次插入即可

（8）：最后，插入数据S，因为向M、T之间的节点插入数据之后，节点数据会多于4个，所以会向上分裂，但是分裂之后 父节点的数据也会多于4个，所以再向上分裂，如下图

B-Tree索引：

数据页：

在 MySQL 中，数据存储是以数据页为单位的，默认大小是 16KB。

我们插入一条数据并不是将其直接插入到磁盘中，而是将这条数据记录保存到一个数据页中。

只要这个数据页还有空间， 我们就插入到这个数据页当中， 否则，再申请一块磁盘空间作为新的数据页。

所以，MySQL中的一个数据页就相当于上述B-Tree结构中的一个结点，我们插入的一条记录就相当于 上述 B-Tree结构中的一个数据

（1）MySQL通过磁盘 IO 将数据读取到内存时，并不是一次读取一个数据，一次是读取一个数据页 相当于读取一个 B-Tree 的结点

（2）：相比于再内存中的操作，磁盘IO的操作是非常耗时的。

                我们提高查询的效率，说白了就是减少磁盘IO的次数

B-Tree索引的结构示意图：

注：B-Tree索引，每一个数据页，也就是每一个结点，保存的不仅仅是一条记录的索引值，

        它保存了一条记录所有的数据（和下文的 B+Tree有区别）