MySQL选用B+树的原因是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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先从数据结构的角度来答。

• 应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是

• B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，

• 而B-树是每个索引节点都会有Data域。

• 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

• 从Mysql（Inoodb）的角度来看，

• B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，

• 所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。

• 那么Mysql如何衡量查询效率呢？

• B+树所有的Data域在叶子节点，

• 这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。

• 一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。

• 说白了增加了磁盘IO次数

• （磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），

• 磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，

• 当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，

• 但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，

• 而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。

• 这是优点之一。

• 另一个优点是什么，

• 至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，

• 它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的NOSQL，

• 目的就是高性能，高可用，易扩展。

• 首先它摆脱了关系模型，

• 其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，

• 而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，

• 上面所述的优点2需求就没那么强烈了，

• 只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。

• 可以从它的设计角度来考虑，

• 总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。

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