MySQL InnoDB 存储引擎使用的是 B+ 树索引结构，相比于传统的 B 树索引，B+ 树索引在设计上有很多优点，适合用于高效地存储和查询数据。
InnoDB 采用
B+树索引的设计是为了优化磁盘 I/O 操作以提高查询性能。B+ 树索引的叶子节点包含了整个数据行的信息，这样可以通过一次 I/O 操作获取到所需的所有数据，减少了多次 I/O 操作的损耗。与传统的 B 树相比，
B+树还有几个优点。首先，B+ 树的内部节点只包含键值信息，不包含数据信息，因此每个内部节点可容纳更多的键值，树的高度可以更浅，提高了查询效率。其次，B+ 树叶子节点之间形成的链表方便范围查询和排序操作。
InnoDB 采用 B+ 树索引的设计是为了提高数据库查询性能和减少磁盘 I/O 操作。
本文将为大家分析一下MySQL InnoDB选择 B+ 树作为索引结构的原因，并给出相关示例进行说明。
一、B+ 树索引的基本概念
B+ 树是一种树形索引结构，它将数值范围相近的关键字放在同一个节点中，每个叶子节点都包含一个指向对应数据块地址的指针，以便直接访问数据。
B+ 树索引结构主要由以下几个组成部分：
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根节点：一个
B+树的根是一个包含所有关键字的节点，通常是一个只有一个指针的节点，指向第一个非根节点。 -
内部节点：内部节点包含关键字和指向子节点的指针，不包含数据。
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叶子节点：叶子节点包含关键字和指向实际数据的指针。
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关键字：可以是任意数据类型，用于标识数据块。
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数据块：存放实际数据的磁盘块。
B+ 树的搜索过程是从根节点开始，沿着指针一直向下查找，直到找到包含目标数据的叶子节点为止。B+ 树支持精确查找、区间查找和排序等操作，特别适用于范围查询。
二、MySQL InnoDB 选择 B+ 树的原因
两个考虑因素：
- InnoDB 需要执行的场景和功能需要在特定查询上拥有较强的性能。
- CPU 将磁盘上的数据加载到内存中需要花费大量时间。
为什么选择 B+ 树：
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哈希索引虽然能提供O（1）复杂度查询，但对范围查询和排序却无法很好的支持，最终会导致全表扫描。
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B 树能够在非叶子节点存储数据，但会导致在查询连续数据可能带来更多的随机 IO。
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而 B+ 树的所有叶节点可以通过指针来相互连接，减少顺序遍历带来的随机 IO。
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普通索引还是唯一索引？
由于唯一索引用不上 change buffer 的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发建议你优先考虑非唯一索引。
B+树的优点
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小树高：B+ 树每个节点中只包含键值信息，内部节点不保存数据记录，这样每个节点就可以保存更多的键值，使得树的高度比较小，从而能够快速地定位到指定记录。
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批量读写：InnoDB 存储引擎利用 B+ 树索引的性质，使用批量读写方式提高数据表的读写效率。在读取数据时，直接预读取下一个节点的数据块，使得实际访问 I/O 次数大大减少，提高了读取的效率。
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范围查询：B+ 树的叶子节点之间形成链表，可以对关键字进行排序，方便范围查询。由于叶子节点保存了所有数据记录，所以在查找一连串符合条件的记录时，可以顺着链表顺序把记录输出，不用跳来跳去地查找。
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可预测性：B+ 树的节点大小比较稳定，因此树的层数可以预估，从而可以有效地分配磁盘空间，避免频繁的磁盘空间分配和回收，提高了数据表管理的效率。
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插入删除优化：B+ 树的内部指针通常比叶子节点指针多，对于插入和删除操作，都是对一个局部区域进行操作，不会对整棵树产生大规模扰动，可以利用局部性原理，将树的状态缓存在缓存中，避免频繁地从磁盘读写节点信息，提高数据表更新的效率。
三、应用案例
为了更好地理解 B+ 树的设计思想和应用场景，以下给出一个简单的示例。
假设需要在一个含有 1000 个整数的数组中查找某个元素，可以使用 B+ 树索引优化查询效率：
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首先，将这 1000 个整数排序，然后按照一定规则构建一棵 B+ 树，每个节点包含 10 个元素。
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接着，进行查找操作。从根节点开始，如果要查找的元素小于节点中最小值，则进入左侧子节点继续查找；如果要查找的元素大于等于节点中最小值，且小于节点中最大值，则进入当前节点继续查找；如果要查找的元素大于等于节点中最大值，则进入右侧子节点继续查找。
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最终，查找到目标元素所在的叶子节点，返回对应数据块的地址即可。
B+ 树索引的查询效率与树高密切相关，因此构建 B+ 树的质量对查询性能有着重要影响。在实际应用中，可以使用索引优化器来自动选择最优的索引类型和结构，以便提高查询效率。
总的来说，MySQL InnoDB 选择 B+ 树作为索引结构的原因在于其支持高效的范围查询、批量读写、插入删除优化等特性，可以提高数据表的存储和查询效率，从而优化整个数据库系统的性能表现。
