mysql为什么要用b+树

先看原因：
1.B+树减少了IO次数，效率更高
（这里这么理解：-----就是减少了磁盘的访问次数，毕竟内存速度要比磁盘快的多）
2.B+树查询跟稳定，因为所有数据放在叶子节点
3.B+树范围查询更好，因为叶子节点指向下一个叶子结点

介绍

一般查询一堆数据会使用到的数据结构是：哈希表、B+树。mysql使用的是B+树。
B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树（B-树）演变而来。
但B+树不是二叉树
科普：什么叫二叉树

⾮叶⼦节点最多拥有两个⼦节点
⾮叶⼦节值⼤于左边⼦节点、⼩于右边⼦节点
没有值相等重复的节点;

二叉树如图：

比如：你想找到008，先和006比对，008大于006，则和007比对，一次类推。每一次比对都能排除一半的数据，是不是效率比较高。
既然二叉树查询效率比较高，那为啥还需引进平衡二叉树呢？
那是因为二叉树会有一种极端的情况：

这个也是满足二叉树的极端情况，你想找到0008的，则必须经过4次比对。效率低下！
平衡二叉树则是在二叉树的条件下多了一个限制条件：树的左右两边的层级数相差不会⼤于1
这样就不会让二叉树处于一条线的极端情况了。
平衡⼆叉树的查找效率确实很快，但维护⼀颗平衡⼆叉树的代价是⾮常⼤的，需要1次或多次左旋和右旋来得到插
⼊或更新后树的平衡性。

那么又问题来了，既然平衡二叉树查询效率这么高了，为什么还需要引入B树和B+树呢？？？

B树和B+树

B树和B-树是同⼀种树，假如⽤平衡⼆叉树实现索引效率已经很⾼了，查找⼀个节点所做的IO次数是这个节点所处
的树的⾼度，因为我们⽆法把整个索引都加载到内存，并且节点数据在磁盘中不是顺序排放的。所以最快情况下，
磁盘的IO次数为数的高度。虽然平衡⼆叉树查找效率确实很⾼，但是频繁的IO才是阻碍提⾼性能的瓶颈，怎样减少IO次数呢？前辈们很聪明的提出了局部性原理，分为时间局部性原理，即加⼊你查询id为1的⽤户数据，过⼀段时间你还会查询id为1的数据，所以会将这部分数据缓存下来。空间局部性原理，当你查询id为1的⽤户数据的时候，你有很⼤的概率会去查询id为2，3，4的⽤户的数据，所以会⼀次性的把id为1，2，3，4的数据都读到内存中去，这个最小的单位就是页。
简单来说CPU进行运算是电⼦运动，计算速度很快。而将数据从硬盘读取到内存中是机械运动，很慢。我们在买硬盘的时候经常问这个硬盘是多少转（每分钟转动的圈数），7200转，5400转。所以说转动的越快加载数据越快，但是和CPU比起来差的还很远，所以说要减低IO次数。

B树:

b+树：

B+树和B树由什么区别？
1.B+树的的非叶子节点只存储索引,叶子节点存储数据（所以B+树能存储更多的索引，并且查询次数也是一样的）
2.B+树每个叶子节点都包含了根节点的键值数据，每个叶子节点的关键字从小到大链

在B树的基础上每个节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快，所有关键字指针都存在叶⼦节点，所以每次查找的次数都相同所以查询速度更稳定。除此之外，B+树的叶⼦节点是跟后序节点相连接的，这对范围查找是⾮常有⽤的。看到没B+树的⾮叶⼦节点是主键，主键占⽤的空间越⼩，每个节点能放的主键就能更多，这就是为什么我们的主键⼀般不设置太⼤的原因。主键占⽤的空间⼩，能降低树⾼，减少IO次数

未完待续~~~