浅析b-树 b+树 以及Mysql的Innodb,Myisam引擎

B-树性质

B-树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点。

1根节点至少有两个子节点

2每个节点有M-1个key，并且以升序排列

3位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间

其它节点至少有M/2个子节点

下图是一个M=3 阶的B树

 

这里简单说明下

图中的小黑方块表示对应关键字所代表的文件的存储位置，实际上可以看做是一个地址，比如根节点中17旁边的小黑块表示的就是关键字17所对应的文件在硬盘中的存储地址。

 

P是指针，

需要注意的是：指针(P)，关键字(17)，以及关键字所代表的文件地址这三样东西合起来构成了B树的一个节点，这个节点存储在一个磁盘块上

 

查找过程

下面，看看搜索关键字的29的文件的过程：

 

从根节点开始，读取根节点信息，根节点有2个关键字：17和35。因为17 < 29 < 35，所以找到指针P2指向的子树，也就是磁盘块3（第1次I/0操作）

 

读取当前节点信息，当前节点有2个关键字：26和30。26 < 29 < 30，找到指针P2指向的子树，也就是磁盘块8（第2次I/0操作）

 

读取当前节点信息，当前节点有2个关键字：28和29。比较找到了！（第3次I/0操作）

 

B+树性质

B+树是对B树的一种变形树，它与B树的差异在于：

 

非叶子结点的子树指针与关键字个数相同

 

非叶结点仅具有索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶结点中。

 

所有分支节点的关键字都是对应子树中关键字的最大值(或最小值)

 

树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。

 

 查找过程与b树类似，这里就不再描述了。

为什么mysql数据库采用b+树而不是b树？

B树在提高了IO性能的同时并没有解决遍历元素的效率比较低的问题,

而由于b+树的特点，只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历.

而且在实际开发中，基于范围的查询是非常频繁的，

而B树不支持这样的操作（或者说效率太低）

 

关于B树和B+树相关应用拓展

B树一般用于数据库索引或者文件系统，这里我们讨论mysql的两种不同 引擎

Myisam Innodb

1 MyISAM

 

 

 

MyISAM中有两种索引，分别是主索引和辅助索引， 他们的数据都是那列的指针

在这里面的主索引使用主键进行创建，

而二级（辅助）索引中键值则是其他索引列。

MyISAM分别会存一个索引文件和数据文件。它的主索引是非聚集索引。

当我们查询的时候我们找到叶子节点中保存的地址，然后通过地址我们找到所对应的信息

 

Innodb

InnoDB索引和MyISAM最大的区别是它只有一个数据文件，并且在辅助索引中不存储那列的指针，而是存储主键。

 

在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，

这棵树的叶子节点数据域保存了完整的数据记录。

我们把它的主索引叫做聚集索引。

而它的辅助索引和MyISAM也会有所不同，它的辅助索引都是将主键作为数据域。而它的辅助索引和MyISAM也会有所不同，它的辅助索引都是将主键作为数据域。

 因为MySQL重建聚簇索引，重建完后，原数据所有的page都发生了变动，这个时候你一定希望非聚簇索引记录的都是PK，而非page指针了

（由于每个辅助索引都包含主键索引，因此，为了减小辅助索引所占空间，我们通常希望 InnoDB 表中的主键索引尽量定义得小一些）

当我们查找的时候通过辅助索引要先找到主键，然后通过主索引再找到对于的主键，得到信息。

注意一下两点：

1聚集索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。聚簇索引要比非聚簇索引查询效率高很多。

 

例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能

 

2聚集索引这种主+辅索引的好处是，当发生数据行移动或者页分裂时，辅助索引树不需要更新，因为辅助索引树存储的是主索引的主键关键字，而不是数据具体的物理地址。

 

那实际情况，我们一般选用哪种引擎？

我们一般使用Innodb，从mysql-5.5.5开始的版本 默认都是innodb引擎。他支持事务，支持行锁，并发度高。尽量不要混用引擎。