MySQL - B-树和B+树
在 MySQL 数据库中，索引通常使用 B-树（B-tree）或 B+树（B+ tree）数据结构来组织和管理数据。以下是 B-树和 B+树在 MySQL 中的主要区别：
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节点结构：
- B-树：B-树的内部节点不仅包含键值对，还包含指向子节点的指针。这意味着 B-树的内部节点既存储索引也存储数据。
- B+树：B+树的内部节点仅包含键值对，而数据存储在叶子节点中。内部节点仅用于索引，不包含数据。
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叶子节点的结构：
- B-树：B-树的叶子节点包含数据，并且叶子节点之间没有明确的顺序关系。
- B+树：B+树的叶子节点包含数据，而且叶子节点之间通过链表连接起来，形成有序的链表。这使得范围查询非常高效。
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范围查询：
- B-树：B-树不是特别适合范围查询，因为在内部节点中可能需要多次跳转来找到叶子节点。
- B+树：B+树由于有序叶子节点链表，非常适合范围查询，可以高效地遍历整个范围。
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搜索和遍历：
- B-树：B-树的搜索和遍历可能需要访问更多的节点，因为数据和索引混合存储。
- B+树：B+树的搜索和遍历通常更高效，因为数据只存储在叶子节点中，而且叶子节点之间有连接。
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插入和删除：
- B-树：B-树的插入和删除操作可能更复杂，因为需要在内部节点中维护数据和索引的平衡。
- B+树：B+树的插入和删除操作通常更简单，因为数据仅存储在叶子节点中，内部节点仅维护索引信息。
在 MySQL 中，通常使用 B+树作为索引数据结构，因为它在范围查询和遍历方面具有显著的优势，适用于数据库的常见查询操作。 B-树在某些情况下也可能用到，但 B+树更常见且性能更好，特别是对于大型数据库系统。