MySQL数据库Innodb存储引擎为何选择B+tree索引结构

本文对比了多种索引结构,如二叉树、B树、Hash索引,并重点介绍了B+树及其在MySQL中的应用。B+树通过将所有数据放在叶子节点上并用单向链表连接起来,提高了搜索效率和区间访问性能。

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我们可以通过对比其他索引数据结构得到答案:

1 二叉树数据结构

 二叉树在大数据量情况下,树的层级较深,检索速度会变慢,所以B+tree相较于二叉树层级更少,搜索效率更高。

2 B-tree数据结构

在B-tree数据结构中,叶子节点和非叶子节点都存放数据,这样一页中存储的键值减少,指针跟着减少,要保存数据量相同的大量数据时,只能增加树的层级,这样会导致性能降低

3 Hash索引

A. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between,>,< ,...)

B. 无法利用索引完成排序操作

4 B+tree数据结构

B+tree数据结构

B+Tree 与 B-Tree相比,主要有以下三点区别:

A. 所有的数据都会出现在叶子节点

B. 叶子节点形成一个单向链表

C. 非叶子节点仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的

MySQL的B+tree数据结构

MySQL的B+tree索引数据结构对经典的B+tree数据结构进行了优化,在原B+Tree的基础上,增加了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。

 

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