一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树

MySQL索引的数据结构主要为B+树，那么B+树为什么是最适合作为索引数据结构呢？在介绍B+树之前，我们先来了解下B树。

1. B树
   B树是一棵多路平衡查找树，也称为B-树（B-tree），主要应用在文件系统和数据库中，可以显著减少I/O操作次数。B树的每个节点存储的元素个数比二叉查找树的节点多，且节点存储的元素是按顺序排列的，这些特点使得在查找过程中可以快速定位需要查找的元素所在的节点。但是B树中的非叶子节点也存储了元素，这会导致查找的效率随树的深度增加而下降。

2. B+树
   B+树是在B树的基础上进行改进得到的结构。B+树中的非叶子节点只存储指向子节点的指针，而不存储元素值，这使得B+树中非叶子节点的数量更少，进而使得B+树的高度更低，从而提高了检索效率。同时B+树的叶子节点直接存储了所有的元素，使得查询的效率更高。
   另外，B+树的所有叶子节点形成了一个有序链表，可以非常方便地进行范围查询和排序操作。

综上所述，B+树是非常适合用作索引数据结构的。下面举两个示例说明这种特性的重要作用:

（1）示例一
假设我们需要查询name = "John"的学生，如果没有索引，我们需要遍历整张表。如果是B树，相同值的元素可能分散在整颗树中，还需要搜索很多无关的地方。而如果是B+树，只需要搜索叶子节点就能定位到所有的数据了，效率相对更高。

（2）示例二
假设我们需要读取一段时间内的日志数据，而日志表有时间戳索引。如果是B树，只能按照时间戳的顺序逐个读取，效率较低；而如果是B+树，则只需要按时间戳范围对叶子节点进行搜索，可以有效提高效率。当然，B+树的查询效率在非范围查询的场景下也要比B树高。

综上所述，B+树在索引数据结构中具有非常重要的意义，值得开发者们进行深入学习。