本文主要是介绍MYSQL中的B TREE与B+TREE，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、索引

1.可以理解为排好序的数据结构，结合二分查找算法可以理解为什么索引能增加查询速度
2.可以提高数据库的检索效率，降低数据库的IO成本
3.索引也要占用空间，实际上也是一张表，保存了主键与索引字段、指向实体表记录
4.提高查询速度，但会降低更新表速度(update、delete、insert)，在更新时，不仅要保存数据，还要保存索引文件，调整表数据更新带来的键值变化的索引信息
5.非主键索引叶子结点存储的是主键
7.索引最左前缀原理(针对聚合索引，若第一个字段没有，则不走索引)

二、MYSQL中常见的存储引擎

1.MyISAM(5.5之前)

1.不支持事物、不支持外键
2.访问速度快
3.对事物完整性没有要求或者表以select、insert为主的应用可以用这个引擎创建表

2.InnoDB

1.具有提交、回滚、和奔溃恢复能力的事物安全，其处理事物相对MYISAM会差一些
2.占用更多的磁盘空间来保留数据和索引
3.支持自动增长列、支持外键约束

3.MEMORY

1.将表中的数据存储到内存中，为查询和引用其他数据提供快速访问
2.MEMORY默认情况下使用的是散列索引，散列索引进行“相等比较非常快”，但是对“范围比较"的速度就慢很多了，因此散列索引值适合用在"=“和”<=>“操作符中，不适合在”>“和”<“操作符中，也不适合用在order by字句里。如果要使用”>“和”<"或者"between"可以使用btree索引来加快速度

三、B tree 与 B+tree

B tree

A:叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
B:所有索引元素不重复，
C:节点中的数据索引从左到右递增

B+tree

A:非叶子节点不存储data(固定16K，可以存储更多的索引)，只存储索引(冗余)
B：叶子结点包含所有的索引字段
c:叶子节点用指针连接，提高区间的访问性能

这篇关于MYSQL中的B TREE与B+TREE的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！