簡介

B+Tree是在B-Tree基礎上的一種優化，使其更適合實現外儲存索引結構，InnoDB儲存引擎就是用B+Tree實現其索引結構。

在B+Tree中，所有資料記錄節點都是按照鍵值大小順序存放在同一層的葉子節點上，而非葉子節點上只儲存key值資訊，這樣可以大大加大每個節點儲存的key值數量，降低B+Tree的高度。

與B-Tree的不同

• 非葉子節點只儲存鍵值資訊
• 資料記錄都存放在葉子節點中
• 所有葉子節點之間都有一個鏈指標

結構

通常在B+Tree上有兩個頭指標，一個指向根節點，另一個指向關鍵字最小的葉子節點，而且所有葉子節點（即資料節點）之間是一種鏈式環結構。因此可以對B+Tree進行兩種查詢運算：一種是對於主鍵的範圍查詢和分頁查詢，另一種是從根節點開始，進行隨機查詢。

可能上面例子中只有22條資料記錄，看不出B+Tree的優點，下面做一個推算：

儲存上限

InnoDB儲存引擎中頁的大小為16KB，一般表的主鍵型別為INT（佔用4個位元組）或BIGINT（佔用8個位元組），指標型別也一般為4或8個位元組，也就是說一個頁（B+Tree中的一個節點）中大概儲存16KB/(8B+8B)=1K個鍵值（因為是估值，為方便計算，這裡的K取值為〖10〗^3）。也就是說一個深度為3的B+Tree索引可以維護10^3 * 10^3 * 10^3 = 10億 條記錄。

實際情況中每個節點可能不能填充滿，因此在資料庫中，B+Tree的高度一般都在2~4層。mysql的InnoDB儲存引擎在設計時是將根節點常駐記憶體

分類

資料庫中的B+Tree索引可以分為聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index）。上面的B+Tree示例圖在資料庫中的實現即為聚集索引，聚集索引的B+Tree中的葉子節點存放的是整張表的行記錄資料。輔助索引與聚集索引的區別在於輔助索引的葉子節點並不包含行記錄的全部資料，而是儲存相應行資料的聚集索引鍵，即主鍵。當通過輔助索引來查詢資料時，InnoDB儲存引擎會遍歷輔助索引找到主鍵，然後再通過主鍵在聚集索引中找到完整的行記錄資料。