MySQL 中默认的存储引擎 InnoDB 的索引是使用 B+ 树实现的。B+ 树是一种多路搜索树，它的叶子节点存储了所有的数据行信息，叶子节点之间使用指针连接，方便范围查询和排序等操作，非叶子节点存储的是索引字段的值，这样就可以通过非叶子节点的索引值快速定位到叶子节点的数据了，索引的实现如下图所示：

B+ 树优点分析

1.查询效率

B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比即存索引又存记录的 B 树，B+ 树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O 次数会更少。

2.插入和删除效率

B+ 树有大量的冗余节点，这样使得删除一个节点的时候，可以直接从叶子节点中删除，甚至可以不动非叶子节点，这样删除非常快， 比如下面这个动图是删除 B+ 树 0004 节点的过程，因为非叶子节点有 0004 的冗余节点，所以在删除的时候，树形结构变化很小：

B 树则不同，B 树没有冗余节点，删除节点的时候非常复杂，比如删除根节点中的数据，可能涉及复杂的树的变形，比如下面这个动图是删除 B 树根节点的过程：

B+ 树的插入也是一样，有冗余节点，插入可能存在节点的分裂（如果节点饱和），但是最多只涉及树的一条路径。而且 B+ 树会自动平衡，不需要像更多复杂的算法，类似红黑树的旋转操作等。因此，B+ 树的插入和删除效率更高。

3.范围查询

因为 B+ 树所有叶子节点间还有一个链表进行连接，这种设计对范围查找非常有帮助，比如说我们想知道 12 月 1 日和 12 月 12 日之间的订单，这个时候可以先查找到 12 月 1 日所在的叶子节点，然后利用链表向右遍历，直到找到 12 月12 日的节点，这样就不需要从根节点查询了，进一步节省查询需要的时间。

而 B 树没有将所有叶子节点用链表串联起来的结构，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。

因此，存在大量范围检索的场景，适合使用 B+树。

参考 & 鸣谢

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