InnoDB引擎中的B+树_innodb b+树

一、B+树的结构

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一 下其结构示意图：

我们可以看到，两部分： 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别： 所有的数据都会出现在叶子节点。 叶子节点形成一个单向链表。 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，我们再来看看MySQL中优化之后的 B+Tree。 MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点 的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

二、为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储 的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；但当表中的数据较少时，使用B树访问数据的速度是比B+tree快的。

C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

D.B+tree所有数据放在叶子节点上，搜索速度很平衡。

三、InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

 假设:

一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空 间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：

         n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170 1171* 16 = 18736 也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

         1171 * 1171 * 16 = 21939856 也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。