引言

好久沒寫文章了，今天回來重操舊業。畢竟現在對後端開發的要求越來越高，大家要做好各種準備。
因此，大家有可能遇到如下問題

為什麼Mysql中Innodb的索引結構採取B+樹？

回答這個問題時，給自己留一條後路，不要把B樹噴的一文不值。因為網上有些答案是說，B樹不適合做檔案儲存系統的索引結構。如果按照那種答法，自己就給自己挖了一個坑，很難收場。因此，就有了這篇文章的誕生~

文末附面試指南！

正文

這裡的Mysql指的是Innodb的儲存引擎下的索引結構，其他儲存引擎我們暫時不討論。

B樹和B+樹

開頭，我們先回憶一下，B樹和B+樹的結構以及特點，如下所示:
B樹

注意一下B樹的兩個明顯特點

• 樹內的每個節點都儲存資料
• 葉子節點之間無指標相鄰

B+樹

注意一下B樹的兩個明顯特點

• 資料只出現在葉子節點
• 所有葉子節點增加了一個鏈指標

針對上面的B+樹和B樹的特點，我們做一個總結
(1)B樹的樹記憶體儲資料，因此查詢單條資料的時候，B樹的查詢效率不固定，最好的情況是O(1)。我們可以認為在做單一資料查詢的時候，使用B樹平均效能更好。但是，由於B樹中各節點之間沒有指標相鄰，因此B樹不適合做一些資料遍歷操作。

(2)B+樹的資料只出現在葉子節點上，因此在查詢單條資料的時候，查詢速度非常穩定。因此，在做單一資料的查詢上，其平均效能並不如B樹。但是，B+樹的葉子節點上有指標進行相連，因此在做資料遍歷的時候，只需要對葉子節點進行遍歷即可，這個特性使得B+樹非常適合做範圍查詢。

因此，我們可以做一個推論:沒準是Mysql中資料遍歷操作比較多，所以用B+樹作為索引結構。而Mongodb是做單一查詢比較多，資料遍歷操作比較少，所以用B樹作為索引結構。

那麼為什麼Mysql做資料遍歷操作多？而Mongodb做資料遍歷操作少呢？
因為Mysql是關係型資料庫，而Mongodb是非關係型資料。

那為什麼關係型資料庫，做資料遍歷操作多？而Mongodb做資料遍歷操作少呢？
我們繼續往下看

關係型VS非關係型

假設，我們此時有兩個邏輯實體:學生(Student)和班級(Class)，這兩個邏輯實體之間是一對多的關係。畢竟一個班級有多個學生，一個學生只能屬於一個班級。
關係型資料庫

那我們，此時要查cname為1班的班級，有多少學生怎麼辦？
假設cname這列，我們建了索引！
執行SQL，如下所示！

SELECT *
FROM t_student t1, (
        SELECT cid
        FROM t_class
        WHERE cname = '1班'
    ) t2
WHERE t1.cid = t2.cid

而這，就涉及到了資料遍歷操作！

因為但凡做這種關聯查詢，你躲不開join操作的！既然涉及到了join操作，無外乎從一個表中取一個數據，去另一個表中逐行匹配，如果索引結構是B+樹，葉子節點上是有指標的，能夠極大的提高這種一行一行的匹配速度！

有的人或許會抬槓說，如果我先執行

SELECT cid
FROM t_class
WHERE cname = '1班'

獲得cid後，再去迴圈執行

SELECT *
FROM t_student
WHERE cid = ...

就可以避開join操作呀？

對此，我想說。你確實避開了join操作，但是你資料遍歷操作還是沒避開。你還是需要在student的這張表的葉子節點上，一遍又一遍的遍歷！

那在非關係型資料庫中，我們如何查詢cname為1班的班級，有多少學生？
非關係型資料庫
有人說，你可以這麼設計？也就是弄兩個集合如下所示

然後勒，執行兩次查詢去獲得結果！

確實，這麼設計是可以的，我沒說不行。只是不符合非關係型資料庫的設計初衷。在MongoDB中，根本不推薦這麼設計。雖然，Mongodb中有一個\(lookup操作，可以做join查詢。但是理想情況下，這個\)lookup操作應該不會經常使用，如果你需要經常使用它，那麼你就使用了錯誤的資料儲存了（資料庫）：如果你有相關聯的資料，應該使用關係型資料庫（SQL）。

因此，正規的設計應該如下

假設name這列，我們建了索引！
我只尋執行一次語句

db.class.find( { name: '1班' } )

這樣就能查詢出自己想要的結果。

而這，就是一種單一資料查詢!畢竟你不需要去逐行匹配，不涉及遍歷操作,幸運的情況下，有可能一次IO就能夠得到你想要的結果。

因此，由於關係型資料庫和非關係型資料的設計方式上的不同。導致在關係型資料中，遍歷操作比較常見，因此採用B+樹作為索引，比較合適。而在非關係型資料庫中，單一查詢比較常見，因此採用B樹作為索引，比較合適。

面試套路

目前套路有如下幾種

套路一

你簡歷寫了mysql，沒寫mongodb!
面試官:"說說mysql索引結構？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"知道為什麼用B+樹，不用B樹麼？"
這個時候正常的面試者就蒙了，會把B樹的缺點噴一通！於是乎下一問就是
面試官:"其實一些非關係型資料庫，如mongodb用的就是B樹，你知道原因麼？"
然後你就回去等通知了！

套路二

你簡歷寫了mysql，也寫了mongodb!
這種情況更完美！
面試官:"說說mysql索引結構？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"你簡歷寫了Mongodb，有了解過他的索引結構麼？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"為什麼Mongodb索引用B樹，而Mysql用B+樹？"
然後你就回去等通知了！

套路三

你簡歷既沒寫mysql，沒寫mongodb!
面試官；"如果你來設計資料庫，你會對他的索引用什麼資料結構？"
我:"首先不考慮紅黑樹這類，巴拉巴拉...應該會用B樹或者B+樹。"
面試官；“如果我要設計一個像Mongodb那樣的非關係型資料庫，我要用什麼資料結構當索引比較合適?”
然後你就可以回去等通知了！

上面三個套路都是真實存在的！總之，只要面試官想問這個問題，都可以繞到這個問題上去！

總結

其實這篇文章很早以前就想寫，後來一直耽擱著。今天有時間剛好補上，希望大家有所收穫。