MySQL为什么不用二叉树与B树索引，而是用B+树？

最新推荐文章于 2025-10-16 20:52:03 发布

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#二叉树 #数据库 #mysql #数据结构 #经验分享

本文探讨了MySQL存储结构，解释了为何不用二叉树或多叉树，而选用B+树作为索引结构。B+树的高度较低，减少了磁盘I/O操作，且叶子节点构成有序链表，利于范围查询，提高了查询性能和稳定性。

MySQL的存储结构

表存储结构

单位：表>段>区>页>行

在数据库中，不论读一行，还是读多行，都是将这些行所在的页进行加载。也就是说存储空间的基本单位是页。
一个页就是一棵树B+树的节点，数据库I/O操作的最小单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。

B+树索引结构

在一棵B+树中，每个节点为都是一个页，每次新建节点的时候，就会申请一个页空间
同一层的节点为之间，通过页的结构构成了一个双向链表
非叶子节点为，包括了多个索引行，每个索引行里存储索引键和指向下一层页面的指针
叶子节点为，存储了关键字和行记录，在节点内部（也就是页结构的内部）记录之间是一个单向的链表

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【MySQL】MySQL索引为何使用B+树结构，而不是二叉树、红黑树、B树？

九师兄

09-20

715

本章节我们主要来聊聊 MySQL索引为何使用B+树结构，而不是二叉树、红黑树、B树？MysQL的索引机制中，有一点可谓是路人皆知，既默认使用B+树作为底层的数据结构。有人会说树结构是以二分法查找数据，所以会在很大程度上提升检索性能，这点确实没错，但树结构有那么多，但为什么要选择B+树呢？而不选择二叉树、红黑树或B树呢？下面一起聊一聊这个话题。

MySQL 索引：索引为什么使用 B+树？

一蓑烟雨任平生

03-21

876

B 树中每个节点（包括叶节点和非叶节点）都存储真实的数据，B+树中只有叶子节点存储真实的数据，非叶节点只存储键。红黑树保证最长路径不超过最短路径的二倍，因而近似平衡（最短路径就是全黑节点，最长路径就是一个红节点一个黑节点，当从根节点到叶子节点的路径上黑色节点相同时，最长路径刚好是最短路径的两倍）：通过舍弃严格的平衡和引入红黑节点，解决了 AVL 旋转效率过低的问题，但是在磁盘等场景下，树仍然太高，IO 次数太多；从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点（简称黑高）。

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Mysql索引结构全维度比较

Formor_的博客

09-27

860

前言在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。一、二叉查找树(BST)：不平衡二叉查找树(BST，Binary Search Tree)，也叫二叉排序树，在二叉树的基础上需要满足：任意节点的左子树上所有节...

MySQL 为什么使用 B+ 树来作索引，对比 B 树它的优点和缺点是什么？

water12233的博客

02-17

3218

B树（平衡多路搜索树）图示特征每个节点可有多棵子树每个非叶子节点有n个key，并有n+1棵子树（子树数量比key数量多1）每个节点中key都是从小到大排序的最左子树上的值都小于最左key的值，最右子树上的值都小于最右key的值，中间子树的值则位于相邻两个节点的值之间所有叶子节点都具有相同的深度查询伪代码 BTree_Search(node, key) { if(node == null) return null; foreach(node.key) ..

【B树与B+树详解】

最新发布

武帝为此的博客

10-16

1403

B树与B+树是专为减少磁盘I/O设计的平衡多路搜索树，广泛应用于数据库索引和文件系统。B树具有多节点结构（每个节点最多2t-1个关键字），保持高度平衡，通过节点分裂和合并维护特性。搜索复杂度为O(log N)，插入需处理满节点分裂，删除涉及关键字调整和节点合并。C++实现包括节点类定义、查找、插入（含非满插入和子节点分裂）及遍历功能。B树通过优化磁盘访问显著提升大数据量下的查询效率。

为什么是B+树？【深度解读】

weixin_44545838的博客

07-20

1440

B+树是一种常用的索引数据结构，在数据库系统和文件系统中广泛应用。它相比于其他数据结构具有许多优点，下面我将一步一步介绍相关概念，并解释为什么要使用B+树以及它的性能。B+ 树就是对 B 树做了一个升级，MySQL 中索引的数据结构就是采用了 B+ 树，B+ 树结构如下图B+ 树与 B 树差异的点，主要是以下这几点：1、叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引+记录），非叶子节点只会存放索引；2、所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表；

MySQL为什么要使用B+树索引

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01-19

431

目录 MySQL的存储结构表存储结构 B+树索引结构 B+树页节点结构 B+树的检索过程 为什么要用B+树索引 二叉树 多叉树 B树 B+树搞懂这个问题之前，我们首先来看一下MySQL表的存储结构，再分别对比二叉树、多叉树、B树和B+树的区别就都懂了。 MySQL的存储结构表存储结构单位：表>段>区>页>行在数据库中，不论读一行，还是读多行，都是将这些行所在的页进行加载。也就是说存储空间的基本单位是页。一个页就是一棵树B+树的节点，数据库I/

MySQL索引-B+树

jmlqqs的博客

09-20

1466

索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类： B+ 树索引 Hash 索引全文索引我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引。要介绍 B+ 树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和 B 树这三种数据结构。

MySQL索引为什么使用B+树，而不用二叉树、红黑树、哈希表、B树？

折叠伞的博客

12-26

2504

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。索引数据结构： 1.二叉树2.红黑树3.Hash表4.B-Tree。

精选资源

为什么MySQL数据库索引选择使用B+树?

01-19

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树！...

数据库学习

zzzzzzz的博客

11-30

1005

都怪年轻没有好好学数据库和数据结构（主要当时无法理解），现在才来补救。我们通常说提高数据库读写效率用索引，而索引的底层是用B+树/hash来实现的，今天讨论的就是B+树和B+树之前的B树。磁盘I/O 首先我们电脑存储用的磁盘，通过在磁盘上一圈一圈填写1/0来保存我们的数据，向磁盘中存储和读取的过程叫磁盘 I/O。磁盘的读取方式和速度会严重影响到整个业务的计算性能。而磁盘读写是通过机械运动写上去，比起电信号会慢很多，这就是为什么内存比缓存慢的多的原因。所以提高磁盘I/O速度只能：尽量减少 I/O 次数，

MySQL索引为什么用B+树，而不用其他树？

weixin_45526538的博客

05-07

656

首先我们要知道Mysql如何衡量查询效率呢？—— 磁盘IO次数一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。 数据库为啥不用二分查找和二叉树查找？虽然这两种方法的查找效率提高了，但是各自对检索的数据都有要求：二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构。学过数据库的都应该知道MySQL有两种索引：HASH索引和B树索引（B树索引的底层数据结构就是我们的主角——B+

搞懂mysql索引分类及使用B+树的原因

baidu_39170202的博客

12-20

555

什么是索引 1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。 2）让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。索引的目的和优缺点目的：在进行一些查询的时候提高查询效率。优点：可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，可以加速表和表之间的连接，在使用分组和排序子句进行数据检索时，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗缺点: 索引会占据磁盘空间，会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引需要进行动态维护索引的分类 1.主键索引设定为主键后数据库会自动建立索引，innod

MySQL B+树索优点

summer_fish的专栏

11-18

1090

1、 B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。 2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。 3、由于B+树的数据都存储在叶子

【每日一题】8.29 MySQL什么使用B+树来作索引，它的优势什么？

小刘的技术成长站

08-30

648

4.B+树的节点大小相对较大，可以减少磁盘I/ O操作，提高查询效率。3.B+树的高度相对较低，可以减少磁盘I/O操作，提高查询效率。5.B+树的节点分裂和合并操作相对较少，可以减少索引维护的开销。1.支持高效的范围查询和排序操作，适用于大量数据的查询和排序。2.叶子节点形成有序链表，可以更快地进行范围查询和排序操作。

mysql b 树优点_mysql innodb: b+树的优点

weixin_26805451的博客

01-21

382

我们知道B-树和B+树最重要的区别有以下两点： 1. B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针(ROWID)，而B树则所有节点都带有，在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。2. B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起，而B树不会。B+树的优点：1. 非叶子节点不会带上ROWID，这样，一个块中可以容纳更多的索引项，一是可以降低树的高度。二是一个内部节点可以定位更多的叶子节点。2. 叶子...

mysql索引为什么用B+树，不用二叉树

C18298182575的博客

02-13

779

作为索引结构，而不是二叉树（如二叉搜索树、AVL 树或红黑树），主要是因为 B+树在数据库场景中具有显著的优势。二叉树的插入和删除操作可能导致树的不平衡，需要额外的平衡操作（如 AVL 树的旋转），增加了开销。在数据库场景中，数据存储在磁盘上，树高较高会导致更多的磁盘 I/O，影响查询性能。插入和删除操作可能导致树的不平衡，需要额外的平衡操作（如 AVL 树的旋转）。B+树的叶子节点通过指针连接成一个有序链表，支持高效的范围查询。B+树的叶子节点通过指针连接成链表，支持高效的范围查询。

mysql 索引原理为什么用b+树而不用二叉树

weixin_43106895的博客

03-22

886

相比之下，普通的二叉树（如二叉搜索树）在数据量较大时可能会出现高度不平衡导致检索效率下降、无法支持范围查询以及不利于缓存利用等问题，因此在数据库系统中选择B+树作为索引的数据结构更为合适。在数据库中，索引是一种数据结构，它能够快速定位到存储在数据库表中特定行的数据。：B+树内部节点存储关键字信息，叶子节点包含实际数据或数据的地址，这种结构可以通过最少的I/O操作来定位到数据，减少了磁盘I/O的次数。：B+树的节点通常比较大，在内存中能够容纳更多的关键字和数据，从而提高了缓存命中率，减少了频繁的磁盘访问。

2022最新Vue面试题

weixin_45675581的博客

02-13

2455

面试题：Vue2.x 生命周期有哪些生命周期系统自带： beforeCreate created beforeMount mounted beforeUpdate updated beforeDestroy destroyed 一旦进入到页面或者组件，会执行哪些生命周期，顺序。 beforeCreate created beforeMount mounted 在哪个阶段有el，在哪个阶段有el，在哪个阶段有el，在哪个阶段有data beforeCreate 啥也没有 created 有d