前言
我们都知道MySQL的InnoDB存储引擎中，默认、且提供给客户端使用的只能是B+树存储结构，尽管MySQL中还会有像Hash、R树、全文索引这样的存储方式，但在InnoDB中并不能显示的使用，这主要还是因为在大多数普适场景中，还是B+树这样的存储结构，更能满足实际的业务使用场景，本文就来分析分析B+树到底适用在哪里？
二叉树
那我们不妨先来看看，同样是树的存储结构，为什么不能使用二叉树系列的存储方式。
假设现在我们有如下一些索引值：20,4,13,7,1,17,9,2,6,11
我们先按照搜索二叉树的方式进行构建，得到下图所示：
很明显这样的二叉树存在数据倾斜的问题，我们看到所有的数据都集中在20的左节点中，于是便有了像平衡二叉树这样的结构，例如下图所示，当我们使用平衡二叉树后，整颗树又变成了这样：
现在看起来，整个树的左右节点高度平衡了许多。
二叉树的问题在哪里?
实际上，无论是二叉树、平衡二叉树又或者是红黑树，它们都不能满足实际的业务场景，因为它们都有一个共同且致命的问题，就是一个节点的度太小了，无论哪一个节点只有左右两个子节点，只这对于使用内存进行存储的场景来说没有问题，但像MySQL这样使用磁盘存储的数据库来说，就不太适用了，因为每经过一个节点，实际上就需要一次磁盘IO，而我们知道磁盘IO与内存比起来是相当耗时的，如果按照这样的存储方式，可能刚存个几千条数据就查询就已经非常非常慢了。
如何减少磁盘IO？
二叉的问题说白了就是一次磁盘IO能从磁盘读到内存中的数据太少了，只读取了1条以及这1条指向左右节点的两个指针，那我们想，是不是一次性多读一点数据到内存中不就好了，那问题又来了，难道是一次性读的越多越好吗？内存有多大我就读多少？
局部性原理
要搞清楚这个问题，我们先来了解下程序局部性原理，Linux操作系统中在磁盘与内存交互之间有一个名为pagecache的一种机制，比如当从磁盘读取数据时、是先读到pagecache中，之后再从pagecache读到用户缓冲区，一个pagecache默认大小为4KB，并且数据被读到pagecache后并不会立马就从pagecache中移除，还是会按照一定的规则进行保留，因为按照时间局部性原理，可能会再次被访问到，而假设你只读了4KB的内容，但系统依然会按照一定的规则，比如读16KB的数据到pagecache中，这种叫预读，这是按照空间局部性原理，系统认为你有很大的可能也会用到与这批数据相邻的一些数据，所以就干脆把这些相邻的数据也一起加载回来得了。
页
与pagecache设计思想一样，MySQL InnoDB中也有一个页的概念，并且一页大小为16KB，也就是说MySQL可以一次从磁盘中加载16KB的数据，那16KB一般来说肯定不会只有一条数据，因此就需要有一种存储结构能够支持，于是就有了B+树。
B+树
B+树的特点就在于，一个节点中的度理论上是没有限制的，假设我们索引的字段时int类型，也就是4个字节，那么也就意味着我们一次性可以读取4096条索引值到内存中（16KB/4byte=4096）。
假设我们现在节点的度为3，我们再来看一下保存这些数的效果：20,4,13,7,1,17,9,2,6,11
可以看到度为3时，树的高度为3，如果度为5时，树的高度尽为2了。
这就是B+树的优势所在，树的高度越低也就意味着磁盘IO的次数越少！
MySQL中的B+树结构
MySQL在标准的B+树上完成了索引结构，最底层的叶子节点使用双向链表的方式链在一起，同时还有一个指针指向数据所在的区域，并且索引值都是按顺序存储的。
之所以要有序+链表，这也是为了能够更好的支持范围查询和排序的业务需求。
B+树优势总结
- 1、树的高度低，大大减少了磁盘IO，数据在内存中进行过滤。
- 2、有序+链表，更好的支持范围和排序的业务需求。
- 3、与B-树相比，数据只保存在最底层的叶子节点上，而B-树会每个节点上都挂数据，这就造成了在节点度大小固定的情况下，一次从磁盘取回的数据相比不挂数据的B+树就要少很多，也就间接的造成了树的高度过高的问题。