B+树详细解析

B+树是什么？

B+树是一种平衡多路查找树，它是B树的一种变体。B+树与B树的区别在于：

• B+树的非叶子节点只存储键值和指针，不存储实际的数据，这样可以减少非叶子节点的大小，增加每个节点的分支数，降低树的高度。
• B+树的所有叶子节点都存储了完整的数据记录，并且按照键值的大小顺序链接成一个链表，方便范围查询和顺序访问。
• B+树的所有节点都有固定的大小，通常与磁盘块大小相同或者是其整数倍，这样可以最大化利用磁盘空间和减少磁盘I/O次数。

什么是B+树的内部节点和外部节点？

B+树的内部节点也可称为索引节点，叶子节点也可称为外部节点：

• B+树的内部节点包括：Key键值，Index索引值
• B+树的叶子节点包括：Key键值，Index索引值，Data数据

B+树有什么优点？

B+树作为一种索引数据结构，有以下几个优点：

• B+树具有很高的扇出性（fanout），也就是说每个节点可以有很多个分支，这样可以使得树的高度很低，从而减少查找时需要访问的节点数。一般来说，B+树的高度在2~4层之间。
• B+树可以有效地支持范围查询和顺序访问，因为它的叶子节点存储了完整的数据记录，并且按照键值排序链接成一个链表。这样可以避免回溯（backtracking）操作，也就是说不需要再回到上层节点去寻找下一个分支。
• B+树可以充分利用磁盘预读（prefetching）功能，因为它的节点大小与磁盘块大小相同或者成倍数关系，这样可以一次性读取一个节点中的所有信息，减少磁盘I/O次数。

B+树与其他数据结构的对比

B+树作为一种索引数据结构，它与其他数据结构有什么优劣呢？我们来分别与二叉树、红黑树、哈希表进行对比。

• 与二叉树和红黑树相比，B+树的优势在于它的高度更低，每个节点可以存储更多的键值和指针，因此可以减少查找时需要访问的节点数，降低磁盘I/O次数。而二叉树和红黑树的每个节点只能存储一个键值和两个指针，因此它们的高度更高，查找时需要访问更多的节点。
• 与哈希表相比，B+树的优势在于它可以支持范围查询和顺序访问，因为它的叶子节点按照键值排序链接成一个链表。而哈希表是一种无序的数据结构，它只能支持精确匹配查询，不能支持范围查询和顺序访问。而且哈希表还需要解决哈希冲突的问题，当哈希冲突严重时，它的性能会下降。
• 当然，B+树也有一些劣势，例如它需要维护平衡性，当插入或删除数据时，可能需要进行分裂或合并操作，这会增加磁盘I/O次数。而且B+树的空间利用率不是很高，因为每个节点都有一定的空间浪费。

InnoDB中B+树索引的特点

在InnoDB中，B+树索引分为聚簇索引和辅助索引两种类型。聚簇索引是按照主键来构造的B+树，其叶子节点存储了整张表的行记录信息。辅助索引是按照非主键来构造的B+树，其叶子节点存储了非主键值和对应的主键值。InnoDB中B+树索引有以下几个特点：

• InnoDB中的数据是按照聚簇索引的顺序存储的，这样可以提高范围查询和聚合查询的效率。但是如果频繁插入或删除数据，可能会导致聚簇索引出现页分裂或页合并，影响性能。
• InnoDB中只有聚簇索引的叶子节点存储了完整的行记录信息，而辅助索引只存储了主键值。这样可以减少辅助索引占用的空间，但是如果通过辅助索引来查询数据，需要先找到主键值，然后再通过聚簇索引来找到行记录信息，这就是所谓的回表操作，增加了磁盘I/O次数。
• InnoDB中每个表都必须有一个聚簇索引，如果没有显式定义主键，则会选择第一个非空唯一列作为聚簇索引。如果没有这样的列，则会生成一个隐藏的6字节长的ROWID作为聚簇索引。因此建议在设计表时尽量定义一个合适的主键.

InnoDB中B+树索引的优化建议

根据InnoDB中B+树索引的特点，我们可以给出以下一些优化建议

• 尽量选择较短的列作为主键，因为主键会被存储在辅助索引的叶子节点中，如果主键过长，会占用更多的空间，导致B+树的高度增加，影响查询效率。
• 尽量选择自增的列作为主键，因为这样可以避免聚簇索引的页分裂和页合并操作，提高插入性能。如果主键是随机的或者是非空唯一列，那么每次插入数据都可能会导致聚簇索引重新调整结构，增加磁盘I/O次数。
• 尽量避免使用select *查询，因为这样会导致辅助索引回表操作，增加磁盘I/O次数。应该只查询需要的列，并且尽量让这些列都被包含在辅助索引中，这样就可以直接从辅助索引中获取数据，不需要回表操作。
• 尽量使用覆盖索引查询，覆盖索引是指一个查询语句所需的所有数据都能从一个索引中获取，不需要访问数据表。覆盖索引可以减少磁盘I/O次数，提高查询效率。可以通过explain命令查看查询是否使用了覆盖索引，如果extra列显示using index，则表示使用了覆盖索引。
• 尽量利用前缀索引和索引下推优化查询，前缀索引是指只对字符串类型的列的前几个字符创建索引，这样可以节省空间，降低B+树的高度。但是前缀索引也有一些缺点，例如不能使用范围查询和like操作符。索引下推是指在辅助索引上进行where条件过滤，减少回表操作的次数。可以通过optimizer_switch参数开启或关闭索引下推功能。
• 尽量避免在索引列上使用函数或表达式，因为这样会导致无法使用索引，降低查询效率。例如select _ from table where year(date) = 2020;就不能使用date列上的索引。应该改写为select _ from table where date between ‘2020-01-01’ and ‘2020-12-31’;这样就可以使用date列上的索引了。