关于索引的底层实现,为什么选择 B+Tree 而不是红黑树

红黑树等平衡树也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统,普遍采用 B+ Tree作为索引结构 这是因为使用 B+ tree 访问磁盘数据有更高的性能

第一点

对于一个数据库来说 存储的数据量会比较多，导致索引也很大 因此需要将索引存储在磁盘，但是磁盘的 IO 操作又非常耗，所以提高索引效率的关键在于减少磁盘 IO 的次数。

举个例子 对于 31 个节点的树来说 ，一个 5 阶 B+Tree 的高度是 3 一个红黑树的最小高度是 5，树的高度基本决定了磁盘的 IO 次数 ，所以使用 B+Tree 性能要高很多

第二点

B+Tree 有个特点是相邻的数据在物理上也是相邻的，因为 B+Tree 的 node 的大小设为一个页，而一个节点上存有多个相邻的关键字和分支信息，每个节点只需要一次 IO就能完全载入，相当于一次 IO 载入了多个相邻的关键字和分支，而红黑树不具有这个特性，红黑树中大小相邻的数据，在物理结构上可能距离相差很大。由于程序的局部性原理，如果我们在索引中采用了预加载的技术，每次磁盘访问的时候除了将访问到的页加载到磁盘，我们还可以基于局部性原理加载，几页相邻的数据到内存中，而这个加载是不需要消耗多余磁盘 IO 时间的。

总结

因此 基于局部性原理，以及 B+Tree 存储结构物理上的特性，所以 B+Tree 的索引性能比红黑树要好很多。