轻量级开源云系统发布新版本

这是一颗三阶的BTree，可通过键值的大小排序进行数据的查询和检索，其中叶子节点的指针都为空，因此省略没画。从上图可以发现，BTree 的树形状相较于我们之前常见的二叉树等结构，更为扁平和矮胖。

之所以这样设计，还是跟磁盘读取的特点有关。我们知道在建立索引时，也是需要占据物理空间的。而实际上当数据量比较大的时候，索引文件的大小也十分吓人。考虑到一个表上可能有多个索引、组合索引、数据行占用更小等情况，索引文件的大小可能达到物理盘中数据的1/10，甚至可达到1/3。

这就意味着索引无法全部装入内存之中。当通过索引对数据进行访问时，不可避免的需要对磁盘进行读写访问。同时我们还知道，内存的读写速度是磁盘的几个数量级。因此在对索引结构进行设计时要尽可能的减少对磁盘的读写次数，也就是所谓的磁盘 I/O 次数。

这也就是索引会采用 BTree 这种扁平树结构的原因，树的层数越少，磁盘I/O的次数自然就越少。不仅如此，我们上面提到过磁盘预读的局部性原理。根据这个原理再加上页表机制，能够在进行磁盘读取的时候更大化的提升性能。

BTree 相较于其它的二叉树结构，对磁盘的 I/O 次数已经非常少了。但是在实际的数据库应用中仍有些问题无法解决。

一是无法定位到数据行。通过 BTree 可以根据主键的排序定位出主键的位置，但是由于数据表的记录有多个字段，仅仅定位到主键是不够，还需要定位到数据行。虽然这个问题可以通过在 BTree 的节点中存储数据行或者增加定位的字段，但是这种方式会使得 BTree 的深度大幅度提高，从而也导致 I/O 次数的提高。

二是无法处理范围查询。在实际的应用中，数据库范围查询的频率非常高，而 BTree 只能定位到一个索引位置。虽然可以通过先后查询范围的左右界获得，但是这样的操作实际上无法很好的利用磁盘预读的局部性原理，先后查询可能会造成通过预读取的物理地址离散，使得 I/O 的效率并不高。

三是当数据量一大时，BTree的高度依旧会变得很高，搜索效率还是会大幅度的下降。

问题总是推动改进的前提。基于以上的问题考虑，就出现了对 BTree 的优化版本，也就是 B+Tree。

B+Tree索引

B+Tree 一看就是在 BTree 的基础上做了改进，那么到底改变了什么呢。废话不多说，先上图。


 

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（编辑：周口站长网）

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