为什么mysql用B+树做索引而不用B-树或红黑树

B-树、B+树、红黑树,都是平衡查找树,那么查询效率上讲,平均都是O(logn)。使用什么哪种数据结构,肯定是出于提高数据库的查询效率的考虑。

一、B+树做索引而不用B-树
那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数。
一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上。B-树/B+树 的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时),而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据,节点小,磁盘IO次数就少。

优点一: B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。

优点二: B+树所有的Data域在叶子节点,并且所有叶子节点之间都有一个链指针(连续存储,并且主键从左到右逐渐增大,这样做是硬盘友好的,因为非常快)。 这样遍历叶子节点就能获得全部数据,这样就能进行区间访问啦。在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的遍历操作。

二、B+树做索引而不用红黑树
AVL 树(平衡二叉树)和红黑树(二叉查找树)基本都是存储在内存中才会使用的数据结构。在大规模数据存储的时候,红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下的情况。为什么会出现这样的情况,我们知道要获取磁盘上数据,必须先通过磁盘移动臂移动到数据所在的柱面,然后找到指定盘面,接着旋转盘面找到数据所在的磁道,最后对数据进行读写。磁盘IO代价主要花费在查找所需的柱面上,树的深度过大会造成磁盘IO频繁读写。根据磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定,所以,只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度,B树可以有多个子女,从几十到上千,可以降低树的高度。

数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧:每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。