前言

? 說起面試，很多同學(xué)都經(jīng)歷過，但是 面試中 可能會遇到各種問題，MySQL 的問題 也是非常多，最近我也經(jīng)常面試，也希望問一些數(shù)據(jù)庫一些偏理論和底層的東西，來考察同學(xué)對技術(shù)的理解程度， 之后 我會更新這個系列的 面試。

主要更新的內(nèi)容主要是: 我經(jīng)常面試 一些面試者 喜歡問的一些問題,這是 第一篇 就更新 數(shù)據(jù)庫相關(guān)的吧

BTree 基本概念

B樹。B樹被稱為自平衡樹，因為它的節(jié)點是按順序遍歷排序的。在B樹中，一個節(jié)點可以有兩個以上的孩子。而且高度在每次更新時都會自動調(diào)整。在B樹中，數(shù)據(jù)是按照特定的順序排序的，最低值在左邊，最高值在右邊。在B樹中插入數(shù)據(jù)或鍵，比二叉樹更復(fù)雜。

Btree 的特點：

• 節(jié)點排序，每個節(jié)點 可以存放多個元素，多個元素也是排序的
• 每個節(jié)點 key 和數(shù)據(jù)在一起
• B樹的所有葉子節(jié)點必須在同一級別
• 在B樹的葉子節(jié)點上面，不應(yīng)該有空的子樹
• 在關(guān)鍵字全集內(nèi)做一次查找，性能逼近 二分查找的算法
• 任何關(guān)鍵字出現(xiàn)且只出現(xiàn)在一個節(jié)點中
• 搜索有可能在非葉子節(jié)點結(jié)束，因為數(shù)據(jù)和索引在一起存儲的

來一個 max Degree =3 的一個圖

在線生成BTree 的圖形

B+Tree 的特點

B+tree 多路平衡查找樹：

• B+Tree 擁有BTree 的所有的結(jié)構(gòu)特點
• B+Tree 的非葉子節(jié)點不存儲數(shù)據(jù)，只存儲關(guān)鍵字，葉子節(jié)點才存儲了所有的數(shù)據(jù)，并且是排好序的
• B+Tree 葉子節(jié)點是通過指針連接在一起的(雙向連接)， 這樣在范圍查詢中發(fā)揮作用
• 相對于 Btree , B+tree 層級更低

B+Trees 特點如下：

圖形生成地址

查找過程的區(qū)別

兩種索引 查找過程的區(qū)別：

B+tree 需要找到葉子節(jié)點 才能找到數(shù)據(jù)， 而Btree 可能不需要找到葉子節(jié)點 就可以找到數(shù)據(jù)

B+Tree索引 如何提高索引的查詢性能 ？

• 找得快， 葉子節(jié)點雙向指針
• 一次IO 操作，找更多的數(shù)據(jù)，減少IO 操作，節(jié)點不存數(shù)據(jù)，只存關(guān)鍵字，這樣可以存儲更多索引的信息，B+tree 層級會降低

為啥 B+Tree 會比 BTree 高度要低呢？

頁(Page)是Mysql中磁盤和內(nèi)存交換的基本單位, 也是Mysql管理存儲空間的基本單位。

Page 是InnoDB存儲引擎磁盤管理的最小單位，每個頁默認16KB，innodb_page_size 可以通過這個參數(shù)進行修改

B+Tree 中的非葉子節(jié)點 不存儲數(shù)據(jù)， 只存關(guān)鍵字，所以一個Page 中可以容納更多的索引項， 一是可以降低樹的高度，二是 在一個內(nèi)部節(jié)點中可以定位更多的葉子節(jié)點。

到此這篇關(guān)于Mysql 索引 BTree 與 B+Tree 的區(qū)別(面試)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql BTree與B+Tre內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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