为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？

资料来源 : 小林coding

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「为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？」这句话，是不是在面试时经常出现。

要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发，还要考虑磁盘 I/O 操作次数，因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。

这次，就跟大家一层一层的分析这个问题，图中包含大量的动图来帮助大家理解，相信看完你就拿捏这道题目了！

怎样的索引的数据结构是好的？

MySQL 的数据是持久化的，意味着数据（索引+记录）是保存到磁盘上的，因为这样即使设备断电了，数据也不会丢失。

磁盘是一个慢的离谱的存储设备，有多离谱呢？

人家内存的访问速度是纳秒级别的，而磁盘访问的速度是毫秒级别的，也就是说读取同样大小的数据，磁盘中读取的速度比从内存中读取的速度要慢上万倍，甚至几十万倍。

磁盘读写的最小单位是扇区，扇区的大小只有 512B 大小，操作系统一次会读写多个扇区，所以操作系统的最小读写单位是块（Block）。Linux 中的块大小为 4KB，也就是一次磁盘 I/O 操作会直接读写 8 个扇区。

由于数据库的索引是保存到磁盘上的，因此当我们通过索引查找某行数据的时候，就需要先从磁盘读取索引到内存，再通过索引从磁盘中找到某行数据，然后读入到内存，也就是说查询过程中会发生多次磁盘 I/O，而磁盘 I/O 次数越多，所消耗的时间也就越大。

所以，我们希望索引的数据结构能在尽可能少的磁盘的 I/O 操作中完成查询工作，因为磁盘 I/O 操作越少，所消耗的时间也就越小。

另外，MySQL 是支持范围查找的，所以索引的数据结构不仅要能高效地查询某一个记录，而且也要能高效地执行范围查找。

所以，要设计一个适合 MySQL 索引的数据结构，至少满足以下要求：

• 能在尽可能少的磁盘的 I/O 操作中完成查询工作；
• 要能高效地查询某一个记录，也要能高效地执行范围查找；

分析完要求后，我们针对每一个数据结构分析一下。

什么是二分查找？

索引数据最好能按顺序排列，这样可以使用「二分查找法」高效定位数据。

假设我们现在用数组来存储索引，比如下面有一个排序的数组，如果要从中找出数字 3，最简单办法就是从头依次遍历查询，这种方法的时间复杂度是 O(n)，查询效率并不高。因为该数组是有序的，所以我们可以采用二分查找法，比如下面这张采用二分法的查询过程图：

可以看到，二分查找