MySQL为何偏爱B+树索引

一、MySQL、B+树概念

MySQL是一种关系型数据库，它使用SQL语言来操作数据。SQL语言可以实现对数据的增删改查等操作，但是如果数据量很大，那么这些操作的效率就会很低。为了提高效率，MySQL引入了索引的概念。

索引是一种数据结构，它可以帮助MySQL快速地定位到数据的位置。索引的原理类似于书籍的目录，通过目录可以快速地找到想要阅读的章节，而不用从头到尾翻阅整本书。同样，通过索引可以快速地找到想要查询或修改的数据，而不用扫描整张表。

MySQL支持多种类型的索引，其中最常用的是B+树索引。B+树是一种平衡的多路搜索树，它有以下几个特点：

• B+树的每个节点可以存储多个关键字，关键字之间按照一定的顺序排列。
• B+树的非叶子节点只存储关键字和指向子节点的指针，不存储实际的数据。
• B+树的所有叶子节点都存储实际的数据，并且通过指针相互连接，形成一个有序的链表。
• B+树的高度相对较低，因为每个节点可以存储多个关键字，所以可以减少树的层数。

二、B+树索引为什么适合MySQL呢？

我们看看官方是如何说的：

MySQL官方文档中只提了B-tree也就是B树。

MySQL索引B-Tree，这里的"-"是连接符，而不是减号。它是用来连接B和Tree两个单词的，表示B-Tree是一种树形结构的索引。B-Tree的全称是Balanced Tree，也就是平衡树，它是一种多路平衡查找树，可以有效地提高数据的检索速度和存储效率。

可以看到客户端工具也是显示为BTree。那么为什么我们常说的是B+Tree呢？

• B-Tree

• B+Tree

我们知道MySQL索引默认是使用B+树结构的，同时可以看到B树与B+树是有区别的。

2.1、那为什么官方没有提B+树而是B树呢？

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MySQL实际上使用的是B+树作为其索引结构，而不是B树。B+树是B树的一个优化版本，它的主要区别在于：

- B+树的非叶子节点只存储键，而B树的所有节点都可以存储键值。

- B+树的键对应的值都存储在叶节点，并且通过链表链接在一起。

这些优化使得B+树在数据库索引中的应用更加高效。然而，尽管MySQL实际上使用的是B+树，但在官方文档中，它们通常将其称为B树。这可能是因为B+树是B树的一种特殊形式，因此在许多情况下，人们会使用“B树”这个术语来泛指所有的B树和B+树。但请注意，当我们在谈论MySQL的索引时，实际上指的是B+树。

#ChatGPT-4

MySQL 官方文档中提到 B-tree 而不是 B+tree 的原因可能是出于简化和通用性的考虑。在数据库系统中，B-tree 是一种广泛使用的索引结构，它允许快速的数据插入、删除和查找操作。虽然 B+tree 是 B-tree 的一个变种，通常提供更好的读取性能，尤其是对于范围查询，但在很多情况下，提到 B-tree 时实际上是泛指包括 B+tree 在内的各种 B-tree 类型的索引结构。

#Google Bard

MySQL 官方文档中只提了 B-tree，而没有提 B+tree，是因为 MySQL 中使用的索引树实际上是 B+tree。B+tree 是 B-tree 的一种变体，在 B-tree 的基础上增加了一些特性，使其更加适合用于索引。

2.2、MySQL为什么选择使用B+树？

MySQL 选择使用 B+树作为索引结构，主要是因为 B+树提供了许多适合数据库索引的优点：

1. 高效的查找和范围查询性能：B+树的结构使得查找操作非常高效。所有的叶节点都按键值的顺序存储，并且相互链接，这使得对于范围查询（如找出所有在某个值范围内的记录）特别高效。

1. 节省磁盘空间：在 B+树中，只有叶节点包含数据指针或实际的数据值，而内部节点只存储键值。这样的设计减少了内部节点所需的空间，使得更多的键值可以存储在一个节点中，从而减少了磁盘I/O次数。
2. 优化磁盘I/O操作：数据库系统常常运行在存储数据的磁盘驱动器上。B+树的结构减少了节点分裂的频率，并且由于叶节点是顺序访问的，所以它们特别适合磁盘的顺序读取特性。
3. 更好的缓存利用性：由于内部节点不包含实际数据，而只包含键值，这意味着更多的键值可以被缓存在内存中，从而减少访问磁盘的需要。
4. 支持顺序和随机访问：B+树通过其叶节点的链表结构支持高效的顺序访问，同时也支持随机数据访问。
5. 写操作的性能：B+树减少了因插入或删除操作而导致的树重新平衡的频率，这在频繁更新的数据库环境中是一个重要的优势。

三、其它

RTree

上面截图中还有一个索引实现类型就是RTree，那么什么是RTree呢？

在MySQL中，RTree（R-Tree）是一种特殊的数据结构，用于高效地存储和查询空间数据，特别是用于处理地理空间数据（例如地理坐标、多边形区域等）。RTree是一种树状结构，用于索引多维数据，使得范围查询、近邻搜索和空间连接等操作能够在较短的时间内执行。

RTree的主要用途包括：

1. 空间范围查询：RTree可以快速地找到在指定矩形范围内的所有数据点或空间对象。
2. 近邻搜索：RTree可以用于查找最接近给定点或对象的其他点或对象。
3. 空间连接：RTree可用于执行空间连接操作，例如查找两个数据集中距离最近的对象对。
4. 空间索引：RTree是一种用于索引空间数据的数据结构，可加速空间查询操作的执行。

在MySQL中，RTree索引通常用于处理地理信息系统（GIS）和地理空间数据。通过使用MySQL的空间扩展（如MySQL的GEOMETRY数据类型和SPATIAL索引），您可以在表中存储地理空间数据，并使用RTree索引来加速对这些数据的查询操作。

下面是一个简单的示例，演示如何在MySQL中创建一个带有RTree索引的空间表：

CREATE TABLE spatial_data (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    location GEOMETRY,
    SPATIAL INDEX(location) -- 创建RTree索引
);

一旦创建了这样的表，您可以执行各种地理空间查询，例如范围查询、近邻搜索和空间连接，以便快速检索和分析地理数据。请注意，具体的查询语法和功能取决于您的具体MySQL版本和使用的空间扩展。