为何mysql innodb索引是B+树数据结构

一、文件很大，不可能所有存储在内存中，因此要存在磁盘上

二、索引的组织结构要尽可能减小查找过程当中磁盘I/O的存取次数（为何用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关）

三、B+树全部的data域在叶子节点，通常来讲都会进行一个优化，就是将全部的叶子节点用指针串起来，这样遍历叶子节点就能得到所有数据

 

2、什么是聚簇索引

像innodb中，主键的索引结构中，既存储了主键值，有存储了行数据，这种数据成为‘聚簇索引’

3、为何MongoDB采用B树索引，而mysql用B+树作索引

b+树只有叶节点存放数据，其他节点用来索引，b-树是每一个索引节点都会有data域

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据

从mysql(innodb)的角度看，B+树是用来充当索引的，通常来讲索引很是大，尤为是关系型数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，

因此为了减小内存的占用，索引也会被存储在磁盘上

那么mysql是如何衡量查询效率的呢，磁盘IO次数，B-树的特定就是每层节点数目很是多，层数不多，目的就是为了减小磁盘IO次数，当查询数据的时候，

最好的状况就是很快找到目标索引，而后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，可是B-树的每一个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增长了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊）

缘由1：B+树除了叶子节点其余节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少

缘由2：B+树全部的data域在叶子节点，通常来讲都会进行一个优化，就是将全部的叶子节点用指针串起来，这样遍历叶子节点就能得到所有数据

 

至于MongoDB为何使用B-树而不是B+树，能够从它的设计角度来考虑，它并非传统的关系型数据库，而是以json格式做为存储的nosql,目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优势需求就没那么强烈了，其次mysql因为使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都须要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，全部节点都有data域，只要找到指定索引就能够进行访问，无疑单词查询平均快于mysql(但侧面来看mysql至少平均查询耗时差很少）

 

整体来讲，mysql选用B+树和MongoDB选用B-树仍是以本身的需求来选择的