MySQL的索引存储使用的并非像其展示出的那样以类似表格的方式. 而是以B+数的方式存储. 在此之前先了解一下作为前身的B树

                                                                       

首先明确, 无论如何数据库中的存储方式都是树型. 而B树其实就是多叉树. 其结构大概如图所示. 假设根节点中存储了key1为5 33 这两个数据. 那其子节点就以这两个数据作为界限划分为三个区(小于15, 15与33之间, 大于33). 同样的道理, 如果根节点中有N个数据, 那其分叉数就是N + 1.

因此, 若要查询某个值. 其实就是一个很看脸的过程. 如果查询的值为33, 可直接找到. 若为9或其他就得进行多次的IO访问. 与二叉树相比B树减少了树的高度也就是降低了IO访问次数, 但实际执行效果并不稳定, 以此所构建出的产品不同的用户体验差距是很大的, 故由此基础上才进行了改进有了B+树

                                                                            

 相比与B树, B+树首先在子节点的个数上就做出了改进. 有多少个key值就定多少个子节点. 其次, 每个key值都会在子节点中存在直到最后出现在叶子节点. 而且叶子节点是类似于链表的首尾相连. 这意味着叶子节点是完整的数据集合, 那数据完全可以存储在这里, 而非叶子节点存储key值即可.

这样一来, B+树的优点就显现出来了:

1. 与B树一样, 有效减少树的高度提高了效率

2. 无论如何查询最终都会落到子节点上. 这样访问IO的次数都是固定稳定的.

3. 可进行范围查询, 更加方便使用

4. 由于除叶子节点外的所有节点都存储的只是key值, 占内存较小, 就可以在内存中进行缓存, 进一步减少IO访问次数.

-----------------------------------------最后编辑于2023.7.10晚上八点左右