Innodb引擎B+Tree

 

1.非叶子节点，不存放索引对应数据，存放的是下级叶节点中最小键值（表中主键），和子节点的指针（字节点地址信息）。

2.叶子节点存放的是索引值和索引所对应的数据，页中数据以链表形式存放，且是顺序存放。

3.页与页之间使用双向链表链接，每页数据大小为16KB，在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，可以存放大约2千万条数据。

 

为什么说InnoDB中B+Tree可以存放2千万条数据。

在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页（Page），一个页的大小是16K。

 

 

 

一般主键表中主键类型为INT(占四个字节)和BIGINT(占8个字节)，指针大小在源码中设置为6个字节。也就是说一个page存储（16KB/(8B+6B)=1170个键值，可以算出一个高度为2的B+Tree可以存放1170*1170=1368900这样的数据。假设一条数据大小为1K那么一页可以存放16条数据（这里假设一行记录的数据大小为1k，实际上现在很多互联网业务数据记录大小通常就是1K左右）。那么高度为3的B+Tree可以存放1170*1170*16=21902400，所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。

 B+Tree支持范围查找。

因为B+Tree的叶子节点都是排好序的，当范围查询33-100时，只需要定位到最小值33的为位置，和最大值100的位置，然后直接取从33遍历链表直到100所在元素，就得到结果。

 

前缀匹配模糊查询：

假设主键是一个字符串类型，要查询where Key like abc%，其实可以转化成一个范围查询Key in [abc,abcz]。当然，如果是后缀匹配模糊查询，或者诸如where Key like %abc%这样的中间 匹配，则没有办法转化成范围查询，只能挨个遍历。

排序与分页：

叶子节点天然是排序好的，支持排序和分页。