mysql索引为什么选择B+树？

在回答这个问题之前，得先了解一个概念，页的概念。页是InnoDB中数据管理的最小单位。当我们查询数据时，其是以页为单位，将磁盘中的数据加载到缓冲池中的。同理，更新数据也是以页为单位，将我们对数据的修改刷回磁盘。每个数据页16kb，一个数据页大约16k，也就是说一个数据区可以包含64个连续的数据页。

页头部保存了两个指针，分别指向前一个页和后一个页，头部还有页的类型信息和用来唯一标识页的编号。根据这个指针分布可以想象到页链接起来就是一个双向链表。

有了这个概念，我们看一下，如果选择B树，会是什么个情况。

B树有两个特点，和二叉树相比，B树每个节点有更多的子节点，B树每个节点上不仅有索引信息，还存放了数据。

简化B树

B+树和B树相比，有一点是一样的，每个节点有更多的子节点，那他们不同点在哪里呢？B+树内部节点不存储数据，所有的数据都存储在叶子节点。第二点，为所有叶子节点增加了一个链指针。

简化B+树

那么，B树和B+树的差异，会引起什么问题呢？我们来做一个思维实验，假设每次内存从磁盘中只加载一页，实际上不是，会加载很多页，我们为了方便问题讨论，便假设只加载一页。有一个查询语句，需要查询范围30到60之间的数据。对于B树，由于内部节点上存了数据信息，导致一页上索引元素相对就少了很多，第一次搜索到Page1,据此，可以定位到Page4,30到50之间的数据就可以拿到了，这个时候需要进行一次中序遍历，先回到Page4的根节点，再执行一次中序遍历返回到Page1和Page2的根节点，最终搜索到Page2,由此定位到Page5,获取50到60之间的数据，由此，可见，为了获取这个范围内的数据，需要多了几次遍历查找。那么，如果选择B+树，由于内部节点不存储数据，只存储索引信息，因此，一页可以包含更多的索引信息，因此，查询的时候，定位到Page1的数据，根据索引信息，可以查询到Page3，一次拉取，即可实现30到60之间的数据查询。

众所周知，索引的功能和新华字典的目录的功能是一样的，根据字母粗定位一个汉字大概在哪些页。B+树内部节点就像现在新华字典的目录一样，不包含数据，只有索引信息，因此，一页目录上包含了更多的索引信息，可以减少翻页的次数。而B树把数据和索引信息放到了一起，这个效果就像新华字典的目录中不仅有索引信息，还有具体的汉字信息，那么一页能展示的信息就很少了，需要翻页更多次才能实现定位，效率就低下了。

B+树另外一个特点，为所有叶子节点增加了一个链指针。根据空间局部性原理：如果一个存储器的某个位置被访问，那么将它附近的位置也会被访问。而且他们在磁盘里是顺序存储的，所以当读到某个值的时候，磁盘预读原理就会提前把这些数据都读进内存，使得范围查询和排序都很快。比如，我们访问key为20的数据，那么key为30，40，55，50的数据也被加载进内存，这样可以减少内存和磁盘之间的交互。

基于，以上两点，所以选择了B+树索引。