面试题-为什么索引使用B+树、而不是B树？或者其他红黑树，二叉树

介绍下B树和B+树

B树

b树是一种平衡多路查找树、相比平衡二叉树它一个节点可以存多个元素、一棵m（m是指一个节点最多有几个子节点）阶的B 树有以下特性：

树中根节点若不是子树、必须至少有两个子节点。
除根节点和叶子结点其他结点至少有[ceil(m/2)]（向上取整、比如m=5，就至少有3个子节点）个节点。
节点存储的元素的个数范围是 [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1个
B树叶子结点不包含任何元素、也就是null（为空的目的是查到叶子结点表示没有找到返回null）

B+树

B+树是B树的加强版、B+树与B树的差异在于

所有的数据全部存储在叶子节点上，且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接
非叶子节点相当于叶子节点的索引，叶子节点相当于是存储（关键字）数据的数据层。
叶子节点会有指针指向下一个节点。方便于范围查找

为什么索引使用B+树、而不是B树？或者其他红黑树，二叉树

在mysql中数据是通过文件保存在磁盘的、所以在查询数据库时我们要去访问数据库文件、访问磁盘上的文件就要进行磁盘上的IO操作，磁盘上的IO操作相比内存上的IO操作存在机械远动、所以磁盘IO操作是相当费时间的。

B树B+树相比其他树

假设我们使用红黑树保存数据、一个节点只能存一个数据、这样会导致树的高度会大、在进行读取元素时会进行大量的频繁的IO操作会导致访问性能非常低。
B+和B树是一种一个节点可存成千上万个数据的平衡多路查找树、可以极大的降低高度、根据磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定、B树和B+树大大提高了查询的效率。

B+树相比B树

而B+树相对于B树来说、B + 树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而 B 树是每个索引节点都会有 Data 域。这无疑增大了节点大小，指针少的情况下要保存大量数据，只能增加树的高度，导致 IO 操作变多，查询性能变低，而 B + 树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘 IO 次数就少。这是优点之一。

另一方面B + 树所有的 Data 域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而 B 树不支持这样的遍历操作。

总结一下：

使用B+树而不是B树的原因B+树节点大小更小，一次IO读入的节点数更多B+树的数据都在叶子节点中，遍历和区间访问性能大幅提高B+树查询效率稳定
使用B+树而不是AVL树、红黑树的原因B+树的树高比AVL树、红黑树低，IO次数少

参考博文

MySQL索引底层实现原理
为什么 Mysql 用 B + 树做索引而不用 B 树或红黑树
为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？
从B树、B+树、B*树谈到R 树

总结

文章是参考多篇博客总结而成、主要是用于面试回答。想详细了解可以看下我外链的参考博文。