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
