B树，B+树，红黑树数据库常见面试题

2018年10月11日 15:47:19 张守康阅读数：520

转自：https://blog.csdn.net/zhangshk_/article/details/83013482

Q0.数据库索引有哪些，优缺点？

hash索引和B+树索引
hash索引等值查询效率高，但是不能排序，因此不能进行范围查询
B+树索引数据有序，能够进行范围查询

Q1.为什么不用二叉查找树作为数据库索引？

二叉查找树，查找到指定数据，效率其实很高logn。但是数据库索引文件有可能很大，关系型数据存储了上亿条数据，索引文件大则上G，不可能全部放入内存中，
而是需要的时候换入内存，方式是磁盘页。一般来说树的一个节点就是一个磁盘页。如果使用二叉查找树，那么每个节点存储一个元素，查找到指定元素，需要进行大量的磁盘IO，效率很低。
而B树解决了这个问题，通过单一节点包含多个data，大大降低了树的高度，大大减少了磁盘IO次数。

Q2.B树和二叉查找树的性能对比？

B树包括B+树的设计思想都是尽可能的降低树的高度，以此降低磁盘IO的次数，因为一个索引节点就表示一个磁盘页，页的换入换出次数越多，表示磁盘IO次数越多，越低效。
B树算法减少定位数据所在的节点时所经历的磁盘IO次数，从而加快存取速度。
假设一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据。（根节点100值，第二层可以存储99个节点（k-1），也就是99*100 个值，第三层可以存储
（99*100-1）*100）结果是近似100万个数据。而如果使用二叉查找树，则需要将近20层，也就是进行20次磁盘IO，性能差距如此之大。
如mongoDB数据库使用，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）。

Q3.B+对比B树的优点？

因为B树的每个节点除了存储指向子节点的索引之外，还有data域，因此单一节点存储的指向子节点的索引并不是很多，树高度较高，磁盘IO次数较多，
而B+树单一节点存储的指向子节点的索引更多，B+树空间利用率高，因此B+树高度更低，磁盘IO次数更少，性能更好。
因为B树的中间节点存储了数据，所以整个树的每一层都有可能查找到要查找的数据，查询性能不稳定，
而B+树所有的data都存储在叶子节点，且叶子节点位于同一层，因此查询性能稳定。
B树如果想要进行范围查找，需要频繁的进行二叉树的中序遍历，进行范围查找比较复杂，
B+树要查找的元素都位于叶子节点，且连接形成有序链表，便于范围查找。

Q4.B树，B+树使用场景。

B树主要用于文件系统，和部分数据库索引，如文档型数据库mongodb
B+树主要用于mysql数据库索引。

Q5.为什么数据库索引不用红黑树而用B+树？

红黑树当插入删除元素的时候会进行频繁的变色与旋转（左旋，右旋），来保证红黑树的性质，浪费时间。
但是当数据量较小，数据完全可以放入内存中，不需要进行磁盘IO，这时候，红黑树时间复杂度比B+树低。
比如TreeSet TreeMap 和HashMap （jdk1.8）就是使用红黑树作为底层数据结构。