为什么要使用b+树作为索引数据结构

为什么要使用b+树作为索引数据结构

1. 范围查询效率高：b+树所有的关键字节点都被连成一个有序的链表，可以很方便的顺序查询，范围查询效率高。
2. 磁盘读写性能高：b+树的非叶子节点不存储数据，只存储关键字和指向子节点的指针，所以每个节点可以存储的关键字就增多，一次性读入内存的关键字也增多，树高度减少，磁盘I/O次数减少
3. 查询效率稳定：任何关键字的查找都要从根节点到叶子节点，所以效率稳定。
4. 适合顺序查找，遍历：b+树中，所有的叶子节点都是有序的，扫库只需要遍历叶子节点即可。

拓展：聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引

聚簇索引（Clustered Index）一般指的是主键索引（如果存在主键索引的话），聚簇索引也被称之为聚集索引。将数据存与索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据。

非聚簇索引

在非聚簇索引的叶子节点上存储的并不是真正的行数据，而是主键 ID，所以当我们使用非聚簇索引进行查询时，首先会得到一个主键 ID，然后再使用主键 ID 去聚簇索引上找到真正的行数据，我们把这个过程称之为回表查询。
将数据和索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置。

聚簇索引和非聚簇索引的区别主要有以下几个：

1. 聚簇索引叶子节点存储的是行数据；而非聚簇索引叶子节点存储的是聚簇索引（通常是主键 ID）。
2. 聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询，因此性能不如聚簇索引。
3. 聚簇索引一般为主键索引，而主键一个表中只能有一个，因此聚簇索引一个表中也只能有一个，而非聚簇索引则没有数量上的限制。