MySQL 索引为什么使用 B+ 树，而不使用红黑树 / B 树 ？

面试官问 ：索引为什么使用 B+ 树，而不使用 B 树，不使用红黑树呢 

首先 B 树和 B+ 树 都是多叉搜索树，然后我们先来观察一下 B+ 树和 B 树的数据结构：

B+ 树的数据结构实现 >>

 B 树的数据结构实现 >>

【B+ 树相较于 B 树的优势】

1. IO 次数更少（查询效率更高）

        B+ 树的非叶子节点不存放实际的数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比既存储索引又存储数据的 B 树，B+ 树的非叶子节点可以存放更多的索引，所以 B+ 树查询时 IO 次数更少，查询效率更高。

2. 范围查询性能高

        B+ 树的叶子节点使用链表相连，有利于范围查询；而 B 树想要进行范围查询时，就只能通过树的深度遍历或广度遍历来完成范围查询，这就会产生更多节点的磁盘 IO，查询效率就低了。

3. 插入和删除性能更好

B+ 树有大量的冗余节点（所有的非叶子节点都是冗余索引），这些冗余索引使得 B+ 树在进行插入和删除操作的时候，效率很高，不会像 B 树那样发生复杂的变化（不断调整节点位置）。

动图演示链接（自己体会）：

• B 树：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
• B+ 树：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html
• 导航页：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

那为什么不使用红黑树呢 ？？

连 B 树都不用，红黑树就更不用说了。

• 其一，它是二叉树，那么它树的高度就比 B+ 树要高；
• 其二，它在进行插入删除的时候，需要不断的调整树的位置，保证树的平衡性，还需要保证节点的颜色符合红黑树的性质；
• 其三，它的非叶子节点也是不仅要存储索引，还要存储数据，所以它 IO 的次数更多。