MySQL的InnoDB索引結構采用B+樹，B+樹什么概念呢，二叉樹大家都知道，我們都清楚隨著葉子結點的不斷增加，二叉樹的高度不斷增加，查找某一個節點耗時就會增加，性能就會不斷降低，B+樹就是解決這個問題的。

B樹和B+樹

在一棵M階B樹中，每個節點最多有 M-1 個關鍵字，根節點最少可以只有一個關鍵字，非根節點最少有 Math.ceil(m/2)-1個關鍵字,下圖是一棵階數為3的樹

看下圖我們說說B樹的特點，很明顯一個節點存儲的數據更多了，不需要很高的高度就可以存儲更多的數據，把一個節點看作一個磁盤，我們發現查找一個數據時可以減少磁盤IO次數，B樹的每個節點都有data域，

看下圖我們說說B+樹的特點，首先明確一點，B+樹是在B樹的基礎上演化而來的，我們就說不同點，只有葉子節點才有data域，葉子節點包含所有的數據，葉子節點通過指針鏈接形成雙向鏈表。

B/B+樹是為了磁盤或其它存儲設備而設計的一種平衡多路查找樹(相對于二叉，B樹每個內節點有多個分支)，與紅黑樹相比，在相同的的節點的情況下，一顆B/B+樹的高度遠遠小于紅黑樹的高度(在下面B/B+樹的性能分析中會提到)。B/B+樹上操作的時間通常由存取磁盤的時間和CPU計算時間這兩部分構成，而CPU的速度非常快，所以B樹的操作效率取決于訪問磁盤的次數，關鍵字總數相同的情況下B樹的高度越小，磁盤I/O所花的時間越少

為什么InnoDB選擇B+樹而不是B樹呢

還是上面兩張圖，對照著看，我們能夠得出一下結論

B+樹的磁盤讀取代價低， 樹每個節點都有data域，B+樹只有葉子節才有，假設每個節點大小16KB，那么B+樹比B樹能存儲更多的關鍵字，一次性讀入內存的關鍵字的內存也會更多，B+樹的高度也會比B樹低,磁盤IO次數會更少。

B+樹對范圍查詢更友好,方便遍歷，B樹葉子節點沒有鏈接，而B+樹葉子節點通過雙向指針鏈接，可以很方便的進行范圍查詢，比如where條件中 age >=3 and age <20,,那么當找到3時就可以順著指針找到20,而B樹是不可以的。

B+樹查詢效率穩定性更好， 在B+樹中，由于分支節點并不是最終指向文件內容的節點，分支節點只是葉子節點的索引，所以對于任意關鍵字的查找都必須從根節點走到分支節點，所有關鍵字查詢路徑長度相同，每個數據查詢效率相當。而對于B樹而言，其分支節點上也保存有數據，對于每一個數據的查詢所走的路徑長度是不一樣的，效率也不一樣，B樹穩定性不如B+樹好

我們仔細想想我們SQL常見的查詢中，總結起來是不是也就是等于查詢， 范圍查詢

InnoDB非主鍵索引怎么存儲呢？

我們上面介紹的只是主鍵索引是這樣存儲的，那么非主鍵索引呢，其實非主鍵索引也B+樹的，只有非主鍵索引的葉子節點存儲的不是行記錄數據，而是主鍵值，通過主鍵值再次索引獲取所需要的數據。我畫一個粗略的見圖來表示

總結一下B+樹索引

采用了多叉樹的結構，降低了樹的高度，減少了磁盤IO次數，通過對所有葉子節點通過指針雙向鏈接，方便的提供了遍歷所有數據的特性，同時數據也是嚴格有序的，方便范圍查詢,查詢效率的穩定性也非常好。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql的引双向链表_一分钟掌握MySQL的InnoDB引擎B+树索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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