一個工作8年的粉絲私信了我一個問題。
他說這個問題是去阿里面試的時候被問到的，自己查了很多資料也沒搞明白，希望我幫他解答。
問題是： “Mysql為什麼使用B+Tree作為索引結構”
關於這個問題，看看普通人和高手的回答。
普通人：
B+數它的特徵就是相對B數來說他的這個非葉子節點不存資料，所有的資料都存在葉子節點
相對於B數來說他的查詢次數IO次數會更穩。
高手：
關於這個問題 ，我從幾個方面來回答。
首先，常規的資料庫儲存引擎，一般都是採用B樹或者B+樹來實現索引的儲存。
因為B樹是一種多路平衡樹，用這種儲存結構來儲存大量資料，它的整個高度會相比二叉樹來說，會矮很多。
而對於資料庫來說，所有的資料必然都是儲存在磁碟上的，而磁碟IO的效率實際上是很低的，特別是在隨機磁碟IO的情況下效率更低。
所以樹的高度能夠決定磁碟IO的次數，磁碟IO次數越少，對於效能的提升就越大，這也是為什麼採用B樹作為索引儲存結構的原因。
但是在Mysql的InnoDB儲存引擎裡面，它用了一種增強的B樹結構，也就是B+樹來作為索引和資料的儲存結構。
相比較於B樹結構，B+樹做了幾個方面的優化。
- B+樹的所有資料都儲存在葉子節點，非葉子節點只儲存索引。
- 葉子節點中的資料使用雙向連結串列的方式進行關聯。
使用B+樹來實現索引的原因，我認為有幾個方面。
- B+樹非葉子節點不儲存資料，所以每一層能夠儲存的索引數量會增加，意味著B+樹在層高相同的情況下儲存的資料量要比B樹要多，使得磁碟IO次數更少。
- 在Mysql裡面，範圍查詢是一個比較常用的操作，而B+樹的所有儲存在葉子節點的資料使用了雙向連結串列來關聯，所以在查詢的時候只需查兩個節點進行遍歷就行，而B樹需要獲取所有節點，所以B+樹在範圍查詢上效率更高。
- 在資料檢索方面，由於所有的資料都儲存在葉子節點，所以B+樹的IO次數會更加穩定一些。
- 因為葉子節點儲存所有資料，所以B+樹的全域性掃描能力更強一些，因為它只需要掃描葉子節點。但是B樹需要遍歷整個樹。
另外，基於B+樹這樣一種結構，如果採用自增的整型資料作為主鍵，還能更好的避免增加資料的時候，帶來葉子節點分裂導致的大量運算的問題。
總的來說，我認為技術方案的選型，更多的是去解決當前場景下的特定問題，並不一定是說B+樹就是最好的選擇，就像MongoDB裡面採用B樹結構，本質上來說，其實是關係型資料庫和非關係型資料庫的差異。
以上就是我對這個問題的理解。
總結
對於“為什麼要選擇xx技術”的問題，其實很好回答。
只要你對這個技術本身的特性足夠了解，那麼自然就知道為什麼要這麼設計。
就像，我們在業務開發中，知道什麼時候使用List，什麼時候使用Map，道理是一樣的。
如果有任何面試問題、職業發展問題、學習問題，都可以私信我。
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