一 數據庫為什么使用B+樹

1. 與二叉樹相比
二叉樹相比于順序查找的確減少了查找次數，但是在最壞情況下，二叉樹有可能退化為順序查找。而且就二叉樹本身來說，當數據庫的數據量特別大時，其層數也將特別大。二叉樹的高度一般是log_2^n，B樹的高度是log_t^((n+1)/2) + 1，其高度約比B樹大lgt倍。n是節點總數，t是樹的最小度數。

假如每個盤塊可以正好存放一個B樹的結點（正好存放2個文件名）。那么一個BTNODE結點就代表一個盤塊，而子樹指針就是存放另外一個盤塊的地址。

下面，咱們來模擬下B樹索引查找文件29的過程：

• 根據根結點指針找到文件目錄的根磁盤塊1，將其中的信息導入內存。【磁盤IO操作 1次】
• 此時內存中有兩個文件名17、35和三個存儲其他磁盤頁面地址的數據。根據算法我們發現：17<29<35，因此我們找到指針p2。
• 根據p2指針，我們定位到磁盤塊3，并將其中的信息導入內存。【磁盤IO操作 2次】
• 此時內存中有兩個文件名26，30和三個存儲其他磁盤頁面地址的數據。根據算法我們發現：26<29<30，因此我們找到指針p2。
• 根據p2指針，我們定位到磁盤塊8，并將其中的信息導入內存。【磁盤IO操作 3次】

此時內存中有兩個文件名28，29。根據算法我們查找到文件名29，并定位了該文件內存的磁盤地址。

2. 與B樹相比
B樹在提高IO性能的同時，并沒與解決元素遍歷時效率低下的問題，正是為了解決這個問題，B+數應運而生。B+數只需遍歷葉子節點即可實現整棵樹的遍歷，而B樹必須使用中序遍歷按序掃庫，B+樹支持范圍查詢非常方便。這才是數據庫選用B+樹的主要原因。

另外，最后說一下，并不是說B+樹就比B樹好，有很多基于頻率的搜索是選用B樹，越頻繁query的結點越往根上走，前提是需要對query做統計，而且要對key做一些變化。
無論是B樹還是B+樹由于前邊幾層反復query，因此早已被加載入內存，不會出現讀磁盤IO。一般啟動的時候，就會主動換入內存。在內存中B+樹并沒有優勢，只有在磁盤中B+樹的威力才能顯現。

參考文獻：

B樹高度計算
B+樹和B樹讀取磁盤過程

總結

以上是生活随笔為你收集整理的为什么MySQL索引更适合B+树而不是二叉树、B树的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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