现在告诉你MySQL为什么选择B+Tree呢？
多路平衡查找树（B-Tree）
多路平衡查找树（B-Tree）是二叉平衡查找树（如红黑树、AVL树）的一种扩展形式。与二叉平衡查找树相比，多路平衡查找树每个节点可以有多个子节点，从而减少树的高度，提高查询效率。
特点
- 多分支：每个节点可以有多个子节点，通常称为“路数”。
- 平衡性：保持树的绝对平衡，所有叶子节点都在同一高度。
- 页的概念：在数据库系统中，B-Tree 通常是基于页（Page）结构存储的。每个页包含多个关键字和指向子页的指针。
结构
- 内部节点：除了叶子节点外，其他节点称为内部节点。
- 关键字数量：最多为路数减一。
- 指针数量：等于关键字数量加一。
- 叶子节点：
- 包含数据记录和指向下一个叶子节点的指针。
工作原理
插入操作：
- 插入新关键字时，从根节点开始向下查找插入位置。
- 如果找到合适的插入位置，直接插入并保持平衡。
- 如果节点关键字数量超过最大值（路数减一），需要进行分裂操作，将节点分为两个新的节点，并调整父节点的指针和关键字。
删除操作：
- 删除关键字时，从根节点开始查找待删除的关键字。
- 如果找到关键字，直接删除并保持平衡。
- 如果节点关键字数量低于最小值（路数除二），需要进行合并或借键操作，调整父节点的指针和关键字。
优点
- 减少IO次数：通过增加每个节点的关键字和子节点的数量，减少树的高度，从而减少IO操作次数。
- 空间利用效率高：充分利用磁盘页的存储空间，避免频繁的IO操作。
缺点
- 维护成本高：插入和删除操作需要进行分裂、合并或借键等操作，增加了维护成本。
- 构建成本高：索引建立时，需要确保数据分布均匀，否则可能导致树的高度增加。
MySQL 中的 B-Tree
在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，B-Tree 是其索引实现的基础结构。InnoDB 使用页（Page）作为磁盘管理的基本单位，默认页大小为 16KB。通过合理设计索引列的长度和数量，可以有效地减少树的高度，提高查询效率。
关键点
- 页大小：默认 16KB，可以通过
innodb_page_size参数调整。 - 路数：每个节点的关键字数量最多为路数减一。
- 平衡性：通过分裂、合并和借键操作保持树的绝对平衡。
通过理解多路平衡查找树（B-Tree）及其在数据库系统中的应用，可以更好地设计和优化索引，提高数据库的查询性能。
