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在数据库领域，数据存储和检索的效率直接影响到系统的性能。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各类系统中。在索引设计上，MySQL的InnoDB存储引擎选择了B+树作为主要的索引结构，而不是跳表。本文将详细解释为什么MySQL使用B+树而不是跳表，并分析两者在数据库中的优劣。

文章目录

• 1 一、B+树的概述
• 2 二、跳表的概述
• 3 三、为什么MySQL选择B+树？
  • 3.1 磁盘访问效率
  • 3.2 顺序访问与范围查询
  • 3.3 平衡性与稳定性
  • 3.4 空间利用率
  • 3.5 广泛应用和成熟性
• 4 四、跳表的适用场景
• 5 五、总结

一、B+树的概述

B+树是一种平衡的多路查找树，通常应用于文件系统和数据库系统的索引设计中。其特点包括：

1. 所有的键值都存在于叶子节点：非叶子节点只存储键值用于索引，而所有的数据记录都保存在叶子节点中。
2. 叶子节点通过指针相连：B+树的叶子节点之间有序排列，并通过链表指针连接，方便范围查询。
3. 自平衡特性：插入、删除操作后，B+树会自动调整自身结构，保持平衡状态，确保树的高度较低，进而保证查找效率。

二、跳表的概述

跳表是一种有序链表的扩展结构，通过在链表上层建立多级“跳跃节点”来加速查找。每一层都是下一层的子集，能够通过跳跃到较高层的节点，减少遍历链表的时间。跳表的特点包括：

1. 多层级链表结构：从底层到顶层，节点的数量逐层减少，可以快速跳跃至目标区域。
2. 随机插入与删除：跳表的构建依赖于随机算法，插入和删除数据时不会破坏其结构。

三、为什么MySQL选择B+树？

磁盘访问效率

数据库中的数据通常存储在磁盘上，而不是全部存储在内存中。由于磁盘的读取是以块为单位进行的，顺序读写的效率远高于随机读写。B+树非常适合磁盘读取的场景：

• 多路分支结构：B+树的每个节点可以存储大量的键值，减少树的高度，使得查找操作需要的磁盘I/O次数大大减少。
• 叶子节点链表结构：B+树的叶子节点通过链表相连，在做范围查询时，只需要顺序扫描叶子节点即可，这样可以最大化顺序读写的效率。

相比之下，跳表尽管也可以通过多级链表进行快速查找，但跳表的数据结构本质上是基于链表的，而链表的节点分布在不同的内存或磁盘位置上，导致随机访问频繁，磁盘I/O性能不佳。

顺序访问与范围查询

B+树天然支持顺序访问和范围查询。由于叶子节点有序排列且通过链表相连，B+树在执行诸如BETWEEN、>、<等范围查询时，效率非常高。而跳表尽管也支持范围查询，但由于其是基于跳跃式链表结构，虽然能够快速定位到起点，但接下来的遍历依旧是链表式的。

• B+树的顺序遍历更高效：在范围查询中，B+树只需要扫描叶子节点，而跳表则需要逐级回到底层链表遍历，效率较低。

平衡性与稳定性

B+树是一种自平衡的数据结构，插入和删除时会自动调整，保持树的平衡，确保查询的时间复杂度稳定为O(log N)。跳表虽然通过随机化来保持平衡，但其性能并不确定，尤其是在极端情况下，跳表的结构可能变得不够平衡，导致查询性能下降。

• B+树的查询复杂度更稳定：B+树的最坏和平均时间复杂度都保持在O(log N)，而跳表的性能在最坏情况下可能退化为O(N)，这是数据库系统不希望看到的情况。

空间利用率

B+树的非叶子节点只存储键值，而数据都保存在叶子节点中。相比之下，跳表的每个节点都需要额外存储多级指针，造成了较大的空间开销。在需要处理大量数据的数据库中，B+树的空间利用率比跳表高得多。

广泛应用和成熟性

B+树作为一种经典的数据结构，在数据库领域已经被广泛使用并证明了其在实际场景中的有效性。MySQL选择B+树有其历史和技术原因，并且已有大量的优化和实践积累。而跳表尽管在某些场景下有一定的优势，但并未在大型数据库中得到广泛采用，尚不如B+树成熟。

四、跳表的适用场景

尽管B+树在MySQL中被广泛采用，跳表在某些特定场景下仍有其优势。尤其是在内存数据库中，跳表的表现可能会优于B+树：

1. 内存访问速度快：在内存中，跳表的链表结构不会面临磁盘I/O的瓶颈，随机访问的代价相对较低。
2. 实现简单：跳表的实现相对简单，且插入删除操作不需要像B+树那样进行复杂的节点分裂和合并，适合轻量级应用。
3. 高并发场景：跳表的多层链表结构便于并发操作的优化，适合高并发的应用场景。

五、总结

MySQL选择B+树而不是跳表，主要是因为B+树在磁盘I/O效率、范围查询、平衡性和空间利用率等方面的优势。B+树的设计天然适合数据库系统的大数据量处理和磁盘访问模式，特别是在需要频繁进行顺序访问和范围查询的场景中表现优异。而跳表虽然在内存中具有一定的优势，但在数据库这种涉及大量磁盘操作的系统中，其随机访问和空间开销限制了它的应用范围。

总体来说，B+树作为一种成熟且广泛应用的索引结构，凭借其高效的磁盘利用率和查询性能，成为MySQL的首选索引结构。