B+ 树与 B 树的区别

B+ 树与 B 树的区别

1. 内部节点和叶子节点的存储内容

• B 树：每个节点（包括内部节点和叶子节点）都存储实际的数据记录（即键值对）。这意味着搜索时可以在任意层级找到所需的数据。

• B+ 树：只有叶子节点存储实际的数据记录，而所有的内部节点仅用于索引，它们存储指向子节点的指针以及该范围内的最小/最大键值。这种方式使得 B+ 树的内部节点可以容纳更多的键值，从而减少了树的高度。

2. 节点间的链接方式

• B 树：没有特殊的叶子节点之间的链接机制。

• B+ 树：所有叶子节点通过链表连接在一起，这为快速进行范围查询提供了便利。你可以从一个叶子节点开始，沿着这个链表遍历整个范围的数据，而不需要回到上层节点重新查找。

3. 空间利用率

• B 树：由于每个节点都需要存储数据记录，因此可能导致较高的空间浪费，尤其是在节点分裂时。

• B+ 树：因为内部节点只包含索引信息，所以能更高效地利用空间，允许更大的扇出（每个节点的孩子数目更多），从而降低了树的高度，减少了磁盘I/O次数。

4. 性能差异

• B 树：虽然也能提供较好的查询性能，但由于需要在每个节点内查找具体的数据位置，对于大规模数据集来说效率不如 B+ 树。

• B+ 树：更适合于数据库系统中的索引结构，因为它能够更好地支持顺序访问（例如范围查询），并且由于较低的树高，使得查找、插入、删除等操作更加高效。

MySQL 选择 B+ 树的原因

1. 高效的范围查询：数据库经常需要执行范围查询（例如 SELECT * FROM table WHERE key BETWEEN value1 AND value2）。B+ 树通过其叶子节点间的链接机制，使得这类查询非常高效。

2. 减少磁盘I/O：由于 B+ 树的内部节点不存储数据，而是专注于索引，这使得每个节点可以包含更多的键值，进而减少了树的高度。对于基于磁盘的数据库而言，减少I/O操作是提升性能的关键因素之一。

3. 更好的缓存性能：B+ 树的设计有利于提高缓存命中率。因为频繁访问的数据通常集中在叶子节点附近，这些节点更容易被保留在内存中，从而加快了后续的访问速度。

4. 稳定性：随着数据的增长，B+ 树保持相对稳定的性能表现。即使在大量插入、更新和删除操作之后，它依然能够维持较佳的查询效率。