Mysql存储结构

索引是一种加快查询速度的数据结构，经常使用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节经过分析三者的数据结构来讲明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。

数据结构

Hash

hash是基于哈希表完成索引存储，哈希表特性是数据存放是散列的。

优势：

等值查询快，经过hash值直接定位到具体的数据。

缺点：

1. 范围查询效率低（表中的数据是无序数据，在平常开发中一般须要范围查询，该状况下hash须要一个一个查找后合并返回）
2. hash表在使用的时会将全部数据加载到内存，比较消耗内存
3. hash算法很差会出现hash碰撞的状况
4. 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，索引不能使用索引中的值来避免读取行
5. 哈希索引不支持部分列匹配查找，哈希索引是使用索引列的所有内容来计算哈希值

B-Tree

B-Tree特色：

1. 全部键值数据分布在整棵树各个节点中
2. 搜索有可能在非节点结束，在关键字全集内查找，相似二分查找
3. 全部叶子节点都在同一层，而且以升序排列

B+Tree

B+Tree 是在B-Tree的基础之上作的一种优化，变化以下：

1. B+Tree 非叶子节点不存放数据
2. 叶子节点存储关键字和数据，非叶子节点的关键字也会沉到叶子节点，而且排序
3. 叶子节点两两指针相互链接，造成一个双向环形链表（符合磁盘的预读特性），顺序查询性能更高

Mysql为何选择B+Tree

Mysql官网文档中写到InnoDB索引用的是 B-tree，可是底层用的是B+Tree。Mysql存储数据是以页为单位，默认一个页能够存放16K数据。假设B-Tree和B+Tree都是3层深度，表中每一个记录为1K(假设的，通常不会这么大，别较真)，那么三层深度的B-Tree存储 16 x 16 x 16 = 4096（比这个数还要少，由于每一个页中还要存放指针和其它的数据）。B+Tree第1、二层存放的是key，假设是Long类型的主键，那么第1、二层每页存放数据约为 16 x 1024 / 8 = 2048，三层深度能够存放 2048 x 2048 x 16 = 6700W。MySQL查询过程是按页加载数据的，每加载一页就是一次IO操做，B+Tree进行三次IO能够查询6700W数据量。从这里也能够知道Mysql通常设置三层深度就足够了。