再有人问你为什么MySQL用B+树做索引，就把这篇文章发给她
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B+树是对B树的进一步优化。让我们先来看下B+树的结构图：
根据上图我们来看下B+树和B树有什么不同。 1. B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的，innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。另外，B+树的阶数是等于键值的数量的，如果我们的B+树一个节点可以存储1000个键值，那么3层B+树可以存储1000×1000×1000=10亿个数据。一般根节点是常驻内存的，所以一般我们查找10亿数据，只需要2次磁盘IO。 2. 因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。而B树因为数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。 有心的读者可能还发现上图B+树中各个页之间是通过双向链表连接的，叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。 其实上面的B树我们也可以对各个节点加上链表。其实这些不是它们之前的区别，是因为在mysql的innodb存储引擎中，索引就是这样存储的。也就是说上图中的B+树索引就是innodb中B+树索引真正的实现方式，准确的说应该是聚集索引(聚集索引和非聚集索引下面会讲到)。 通过上图可以看到，在innodb中，我们通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。 MyISAM中的B+树索引实现与innodb中的略有不同。在MyISAM中，B+树索引的叶子节点并不存储数据，而是存储数据的文件地址。 聚集索引 VS 非聚集索引 在上节介绍B+树索引的时候，我们提到了图中的索引其实是聚集索引的实现方式。那什么是聚集索引呢? 在MySQL中，B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。 这里我们着重介绍innodb中的聚集索引和非聚集索引。 1. 聚集索引(聚簇索引)：以innodb作为存储引擎的表，表中的数据都会有一个主键，即使你不创建主键，系统也会帮你创建一个隐式的主键。这是因为innodb是把数据存放在B+树中的，而B+树的键值就是主键，在B+树的叶子节点中，存储了表中所有的数据。这种以主键作为B+树索引的键值而构建的B+树索引，我们称之为聚集索引。 2. 非聚集索引(非聚簇索引)：以主键以外的列值作为键值构建的B+树索引，我们称之为非聚集索引。非聚集索引与聚集索引的区别在于非聚集索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键，想要查找数据我们还需要根据主键再去聚集索引中进行查找，这个再根据聚集索引查找数据的过程，我们称为回表。 明白了聚集索引和非聚集索引的定义，我们应该明白这样一句话：数据即索引，索引即数据。 利用聚集索引和非聚集索引查找数据 前面我们讲解B+树索引的时候并没有去说怎么在B+树中进行数据的查找，主要就是因为还没有引出聚集索引和非聚集索引的概念。下面我们通过讲解如何通过聚集索引以及非聚集索引查找数据表中数据的方式介绍一下B+树索引查找数据方法。 利用聚集索引查找数据
还是这张B+树索引图，现在我们应该知道这就是聚集索引，表中的数据存储在其中。现在假设我们要查找id>=18并且id<40的用户数据。对应的sql语句为select * from user where id>=18 and id <40，其中id为主键。具体的查找过程如下：
从内存中读取到页1，要查找这个id>=18 and id <40或者范围值，我们首先需要找到id=18的键值。 从页1中我们可以找到键值18，此时我们需要根据指针p2，定位到页3。
从磁盘中读取页3后将页3放入内存中，然后进行查找，我们可以找到键值18，然后再拿到页3中的指针p1，定位到页8。
将页8读取到内存中后。 因为页中的数据是链表进行连接的，而且键值是按照顺序存放的，此时可以根据二分查找法定位到键值18。 此时因为已经到数据页了，此时我们已经找到一条满足条件的数据了，就是键值18对应的数据。 因为是范围查找，而且此时所有的数据又都存在叶子节点，并且是有序排列的，那么我们就可以对页8中的键值依次进行遍历查找并匹配满足条件的数据。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
