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MySQL索引背后的数据结构及算法原理
B树、B-树、B+树、B*树
1.B-Tree
为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不同数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除key外的数据。那么B-Tree是满足下列条件的数据结构：
- d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度。
- h为一个正整数，称为B-Tree的高度。
- 每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d。
- 子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null 。
- 所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。
- key和指针互相间隔，节点两端是指针。
- 一个节点中的key从左到右递增排列。
- 如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是key1和key2且不为null，则其指向的节点的所有key小于key2且大于key1.
下图是一个B-Tree：
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由于B-Tree的特性，在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到null指针，前者查找成功，后者查找失败。
另外，由于插入删除新的数据记录会破坏B-Tree的性质，因此在插入删除时，需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质，本文不打算完整讨论B-Tree这些内容，因为已经有许多资料详细说明了B-Tree的数学性质及插入删除算法。
2.B+Tree
B-Tree有许多变种，其中最常见的是B+Tree，例如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。
与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点：
- 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1。
- 内节点不存储data，只存储key；叶子节点不存储指针。
- 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
- 非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-Tree是开区间）
- 为所有叶子结点增加一个链指针；
下面是一个简单的B+Tree示意。
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一般来说，B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构，具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关。
在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图中如果要查询key为从20到33的所有数据记录，当找到20后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。
