理论详解:为什么mysql采用b+树作为索引?

为减少磁盘IO,引入索引机制。索引帮助MySQL高效获取数据,物理上分为B-树索引与哈希索引。本文主要介绍BTree索引。BTree结构图示,每块磁盘存储数据key与指针,指向下块位置。查找过程涉及多次IO操作。优化BTree索引,可降低查询效率。B+Tree为B-Tree的优化版本,适用于外存储索引结构。B+Tree在叶子节点存储...
理论详解:为什么mysql采用b+树作为索引?
计算机数据加载中,磁盘IO操作对性能影响显著。磁盘读取数据需经过寻道、寻点、拷贝至内存三步骤,寻道与寻点时间长,耗时约9ms左右。为优化性能,操作系统采用预读技术,一次读取多页数据至内存缓冲区,避免频繁IO操作。

为减少磁盘IO,引入索引机制。索引帮助MySQL高效获取数据,物理上分为B-树索引与哈希索引。本文主要介绍BTree索引。

BTree结构图示,每块磁盘存储数据key与指针,指向下块位置。查找过程涉及多次IO操作。优化BTree索引,可降低查询效率。

B+Tree为B-Tree的优化版本,适用于外存储索引结构。B+Tree在叶子节点存储所有数据记录,而非叶子节点仅存储键值信息,增加每个节点存储的键值数量,降低树的高度。

通过比较B+Tree与B-Tree特性,发现B+Tree在非叶子节点存储键值信息、数据记录存储在叶子节点,以及高度被压缩,显著提高了查询效率。

InnoDB存储引擎中页大小为16KB,主键与指针占用空间,每个页可存储约1K个键值。深度为3的B+Tree索引可维护10亿条记录,只需三次IO操作即可获取数据。

在B+Tree上实现范围查找、分页查找与随机查找,更利于数据库查询。B+Tree索引分为聚集索引与辅助索引,聚集索引叶子节点存储完整行记录,辅助索引存储主键。

过多索引可能导致性能下降,遵循建立索引的原则以优化查询效率。通过B+Tree结构,减少IO次数,加快查询速度,显著提高MySQL性能。

总之,B+Tree索引通过结构优化,减少磁盘IO操作,显著提升数据库查询效率,是数据库索引设计的关键技术。2024-11-22
mengvlog 阅读 32 次 更新于 2025-09-08 17:12:35 我来答关注问题0
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