MySQL 索引检索原理和B+Tree数据结构详解_mysql+tree

思考

试想下，如果MySQL中没有数据结构，那么查询过程会是个什么样的？

假设，表格中的圆圈，都是每一行数据，然后查询的话，得每次去一个一个比对数据，如果最后一个是想要的数据，那么得比对7次，如果2000万条数据呢？是不是很可怕？所以MySQL中的数据结构就起到了至关的作用（图有些潦草，不过不影响我单手开法拉利！~）

数据结构

二叉树

首二叉树中数据必须是有序的，二叉树必须是有一个跟，在根父级下面，数据比父级大的，放左边，小的放右边，以此类推

二叉树查找原理：如果查询数据为66，那么只需要比对2次，就可以查到，剩下的，100、90、110这些数据就不用在比对了，效率高的不是一点半点

如果数据库表中的数据再多，直接继续在二叉树中分叉就可以了，不管再多多少数据，只要用到二叉树就在多比对一次，就无需在做多次比对了，这就是二叉树数据结构。skr~

如果数据是2000万条，在二叉树中又分很多叉，会很占用IO的，性能极地，显然这种数据结构是不够用的，然后网上大神又延伸了BTree数据结构！

BTree

BTree又叫平衡多路搜索树，它不仅有二叉，还有n个叉，它是多路平衡树，它也有序的数据结构

区别就是通过二叉树，把一个圈，一个单行数据变为一个BTree数据结构的区块，就是BTree根父节点可以存储多个数据，形成区块。

区块里面可以有主键、子节点的指针、数据，主键都对应一个data数据，因为有多叉了，所以必须得用指针来记录子节点！

使用BTree查找数据原理：采用的二分查找法，大白话就是一半一半的去查，比如说我查找一个，键值28的数据：

1. 首先查找28在17和35的区间，找到是p2子节点
2. 然后去单独加载p2的节点
3. 再p2节点中查找28又在26和30之间子节点
4. 再去单独加载下面子节点，找到28这个data数据

相比之前二叉树来说，IO次数减少，采用这区块分叉树，避免二叉树多层判断，提高IO性能

这种方式少数量可以实现性能提升，但是有个缺陷，就是每个区块有大小限制，16kb，里面又有数据又有键值、又有指针，本来有50个子节点，因为同时存储数据导致指针减少了，只剩下20个指针，就意味着只能有20个子节点，层数会变多，IO次数少了，性能下降了，于是又双叒叕再次升级了，就是所谓的B+Tree！

B+Tree

B+Tree就是BTree的升级版，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构

叶子节点才存储data数据，上面都是键值的指针，没有数据，指针数量增多，层数减少了，IO读写减少了，性能提高了，这个就是B+Tree。

底层叶子节点也是有序的，其实也是个链表，更擅长去取中间范围的数据，这也是MySQL中最常用的数据结构。

MySQL索引用的就是B+Tree数据结构，比如查找9，原理就是：

1. 通过根节点，查找键值小于28,单独加载p1子节点区块
2. 查找p1节点，发现小于10，就去单独加载下一个p1节点
3. 然后再子节点力找到键值为9的data数据

子节点之间通过双向链表连接，子节点内的数据之间通过单向链表连接。

ok，我话说完。

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