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【Java面试】Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构

2022-06-14 14:48 1436 查看 https://www.cnblogs.com/mic112

一个工作8年的粉丝私信了我一个问题。

他说这个问题是去阿里面试的时候被问到的,自己查了很多资料也没搞明白,希望我帮他解答。

问题是: “Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构”

关于这个问题,看看普通人和高手的回答。

普通人:

B+数它的特征就是相对B数来说他的这个非叶子节点不存数据,所有的数据都存在叶子节点

相对于B数来说他的查询次数IO次数会更稳。

高手:

关于这个问题 ,我从几个方面来回答。

首先,常规的数据库存储引擎,一般都是采用B树或者B+树来实现索引的存储。

因为B树是一种多路平衡树,用这种存储结构来存储大量数据,它的整个高度会相比二叉树来说,会矮很多。

而对于数据库来说,所有的数据必然都是存储在磁盘上的,而磁盘IO的效率实际上是很低的,特别是在随机磁盘IO的情况下效率更低。

所以树的高度能够决定磁盘IO的次数,磁盘IO次数越少,对于性能的提升就越大,这也是为什么采用B树作为索引存储结构的原因。

但是在Mysql的InnoDB存储引擎里面,它用了一种增强的B树结构,也就是B+树来作为索引和数据的存储结构。

相比较于B树结构,B+树做了几个方面的优化。

  1. B+树的所有数据都存储在叶子节点,非叶子节点只存储索引。
  2. 叶子节点中的数据使用双向链表的方式进行关联。

使用B+树来实现索引的原因,我认为有几个方面。

  1. B+树非叶子节点不存储数据,所以每一层能够存储的索引数量会增加,意味着B+树在层高相同的情况下存储的数据量要比B树要多,使得磁盘IO次数更少。
  2. 在Mysql里面,范围查询是一个比较常用的操作,而B+树的所有存储在叶子节点的数据使用了双向链表来关联,所以在查询的时候只需查两个节点进行遍历就行,而B树需要获取所有节点,所以B+树在范围查询上效率更高。
  3. 在数据检索方面,由于所有的数据都存储在叶子节点,所以B+树的IO次数会更加稳定一些。
  4. 因为叶子节点存储所有数据,所以B+树的全局扫描能力更强一些,因为它只需要扫描叶子节点。但是B树需要遍历整个树。

另外,基于B+树这样一种结构,如果采用自增的整型数据作为主键,还能更好的避免增加数据的时候,带来叶子节点分裂导致的大量运算的问题。

总的来说,我认为技术方案的选型,更多的是去解决当前场景下的特定问题,并不一定是说B+树就是最好的选择,就像MongoDB里面采用B树结构,本质上来说,其实是关系型数据库和非关系型数据库的差异。

以上就是我对这个问题的理解。

总结

对于“为什么要选择xx技术”的问题,其实很好回答。

只要你对这个技术本身的特性足够了解,那么自然就知道为什么要这么设计。

就像,我们在业务开发中,知道什么时候使用List,什么时候使用Map,道理是一样的。

如果有任何面试问题、职业发展问题、学习问题,都可以私信我。

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