本文主要给大家介绍mysql使用都是B+树原因分析，希望可以给大家补充和更新些知识，如有其它问题需要了解的可以持续在创新互联建站行业资讯里面关注我的更新文章的。

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前言

面试中我们经常碰到面试官问到数据库索引，问到索引就会问你索引的数据结构。类似这种数据结构对于普通程序员来说记住概念几天就忘了，而且概念不是每个人都能很好都理解，所以针对这一原因，我简单通俗都像大家讲解为什么mysql使用都是B+树，而不用其他的树形结构。

正文

Q1：B+树的查询时间大概多少？

A：跟树的高度有关，是O(log n)。

Q2：hash查找时间大概多少？

A：o（1）。

Q3：hash比B+查找时间更短，为什么索引不用hash？

A：这和业务场景有关，如果只查找一个值的话，hash是一个很好的选择，单数据库经常会选择多条，这时候由于B+树索引有序，并且又有链表相连，它的查询效率比hash就快很多了。而且数据库中的索引一般是在磁盘上，数据量大的情况可能无法一次装入内存，B+树的设计可以允许数据分批加载，同时树的高度较低，提高查找效率。

下面我对第三个问题进行一个解析，让大家更好的记住。

二叉排序树
同一高度下左边跟节点小，右边跟节点大，并且左右子树都是二叉排序的。但是在极端情况下插入的是有序的序列就会变成链表。

所以这时候我们就要对二叉树进行平衡，让插入的时候节点能均匀分布。

红黑树

性质1. 节点是红色或黑色。

性质2. 根节点是黑色。

性质3 每个叶节点（NIL节点，空节点）是黑色的。

性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

所以引入红黑树，红黑树是平衡树的一种，他的复杂规则都是为了保证树的平衡，所以大家在记概念的时候理解不上去。

我们知道，树形结构的数据查找速度跟树的高度有关，所以尽可能让树平衡就是为了降低树的高度，java里有一种s数据结构底层就用的红黑树，就是TreeSet。

B树
也叫B-树，大家千万不要说B减树。

B树是一种多路搜索树，每个节点都可以有多于两个子节点，M路的B树就是有最多有M个子节点。

这就是一个3路B树

多路的结构就是为了尽可能降低树的高度，使查询速度更快，有一种情况就是无限多路，那就变成一个数组了，所以我们树ArrayList适合用来查询，数组结构的数据都有这个特点。

所以我们常常用B树做文件系统的索引，因为我们文件和数据库的索引都是存在硬盘上的，并且如果数据量大的话，不一定能一次性加载到内存中。所以一棵树无法全部加载到内存里我们怎么查找，这时候就用到我们刚才说到的B树了，我们可以每次加载树的每一个节点，然后一步一步往下查找，而且多路B树每个节点会多于两个子节点，速度会更快，所以我们不用红黑树，因为红黑树子节点只有两个。

B+树

B+树是在B树基础上改造的，他的数据都在叶子节点，同时叶子节点还加了指针。

这是一个四路B+树，叶子节点都数据形成了链表

这也是和业务场景相关的，你想想，数据库中select数据，不一定只选一条，很多时候会选多条，比如按照id排序后选10条。如果是多条的话，B树需要做局部的中序遍历，可能要跨层访问。而B+树由于所有数据都在叶子结点，不用跨层，同时由于有链表结构，只需要找到首尾，通过链表就能把所有数据取出来了。

比如我们查找7到19，B+ 都威力看到了吧。所以小伙伴们回到前文都三个问题中，就知道了为什么MySql索引使用B+树了吧。

看了以上关于mysql使用都是B+树原因分析，希望能给大家在实际运用中带来一定的帮助。本文由于篇幅有限，难免会有不足和需要补充的地方，如有需要更加专业的解答，可在官网联系我们的24小时售前售后，随时帮您解答问题的。

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