理解，為什么選擇B+Tree做數據庫的索引
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二分查找法
在有序數組中查找某一特定元素，折半查找。O(logn)
很明顯，對于無序的數據建立索引并不適合。 -
Binary Search Tree 二叉查找樹
二叉查找樹的時間復雜度為O(log n)，但是最壞情況下是O(n)，不平衡。
二叉查找樹不適合作為索引的原因：- IO不好：平衡問題，節點數據少深度高；（AVL樹，紅黑樹）
- 范圍查找不好；
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B-Tree B樹
B樹解決的問題：IO (平衡 + 節點數據多深度小)
B樹沒有解決的問題：范圍查找 -
B+Tree
B+Tree是B-Tree的變種。
1）節點可以存放更多的key（數據地址只放在葉子節點上）
2）葉子節點雙向相連接，方便范圍查找。 -
B+Tree索引區別
MySQL不同的存儲引擎的B+Tree索引也不太一樣。
MyISAM：葉子節點存放數據的地址； 索引和數據分離
InnoDB：葉子節點存放實際的數據；
InnoDB默認按照主鍵的順序來存放記錄，輔助索引的葉子節點數據是相應的主鍵；
聚集索引：索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應行的物理順序。 （葉子節點存數據）
非聚集索引：索引的邏輯順序與磁盤上行的物理存儲順序不同。 （葉子節點存地址） 備注
碼農翻身學習，B+樹定義好像不太一樣，重在理解選擇過程。
@夢工廠 2018.3.14
