深入了解MySQL的三层索引树（mysql三层索引树）

深入了解MySQL的三层索引树

MySQL作为目前最流行的关系型数据库管理系统，有助于处理大规模的数据，并且提供了多种索引技术来加快查询速度。其中最常见的索引类型是B树索引，该索引采用三层索引树来优化查询速度。本文将深入介绍MySQL的三层索引树，帮助读者更好地理解MySQL中的索引技术。

B树索引

B树是一种多路搜索树，它可以将多个值存储在单个节点中。每个节点都存储一个排序的密钥列表和指向子树的指针列表。B树的高度通常非常小，因为每个节点可以存储多个值，从而减少了树的高度。

在MySQL中，B树索引被用于加速数据的查找和排序，它可以以O(log n)的时间复杂度来查找和插入数据。B树索引的优点是它可以在空间和查询时间方面做出权衡。但是，如果B树索引的节点过于拥挤，查询性能将会受到影响。

三层索引树

在MySQL中，B树索引采用三层索引树来优化查询速度。三层索引树包括根节点、内部节点和叶子节点。

1.根节点

根节点是整个树的起点，通常只有一个。它通常存储每个内部节点的引用和索引列的元数据，以及其他有关整个索引的信息。

2.内部节点

内部节点是非叶子节点，通常有多个。它们存储分裂索引列的值和子树的引用。内部节点的索引列是根据树的分裂算法选择的，以便读取速度更快。

3.叶子节点

叶子节点是最底层的节点，通常有多个。它们存储完整的索引条目和行俩，它们根据B树的原理排序。它们还可以存储指向下一个叶子节点的指针，使得扫描整个索引时更加容易。

三层索引树的特点是，内部节点之间的距离很小，这减少了查找时间。此外，在上面的模型中，根节点和内部节点只需要存储少量数据，因此不需要太多的内存。

B+树索引

在B+树索引中，每个节点都是叶子节点，没有内部节点。相反，每个节点都包含一个到父节点的指针和指向相邻节点的指针。这种结构提高了查询和扫描叶子节点的效率，因为所有叶子节点都可以连续扫描。但是，这使得查询内部节点变得更加困难。

文章注释：

1. B树

B树是由Rudolf Bayer发明，用于解决大型文件的外部排序问题，并由他和Edward M.McCreight于1970年发表。B树是一种树型数据结构，是为了磁盘等存储设备而设计的一种平衡查找树。B树的查询和插入平均复杂度为O(log n)，B树最主要的特点是能够保持数据节点在同一级（数据节点是指存储数据的节点，这里不同于B+树中的索引节点）。

2.三层索引树

MySQL是一个典型的B树实现，而又在B树的基础上又引入了自己的优化，这种优化就是三层索引树（B-tree）。MySQL的B+树和其他数据库的B+树比较相似，使用的也是类似的数据结构，只不过MySQL采用的是三层的B-tree，而不是标准的B+树。

3. B+树

B+树是在B树基础上发展起来的一种平衡多路搜索树，相对于B树的改进，其降低了B树内部节点的查找路径长度，并且所有的关键字都出现在叶子节点的链表中。具有这样的性质的B+树简称为B+树，这种树既可以用作文件索引系统的实现，也可以用作数据库索引系统的实现。与B树不同的是，B+树的非叶子节点不保存关键字记录的指针，只进行数据索引，这样使得B+树每个非叶子节点所能保存的关键字大大增加。B+树仅仅是对B树的一种变形，并没有本质的区别，只是更加的适合实现外存索引。 B+树的性质： 1、所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的非终端节点上,即数据信息只存在于叶子节点，非叶子节点只用于索引； 2、每个叶子节点都指向相邻的叶子节点，这样整棵树形成了一个有序的链表； 3、对于每个非叶子节点，它可以看作是下层所有节点的索引（叶子节点）的集合，当向这个集合中插入新元素时，总是将它放在集合中的最右边，而作为索引的关键字是集合中最大记录的关键字。 4、 B+树的这种结构使得它特别适合从磁盘或其他外部存储读取或写入大块数据.