MySQL 15：揭开 InnoDB 为何青睐 B+Tree 而不选跳跃表的秘密

导言

在数据库的世界中，索引是至关重要的数据结构，用于加快数据检索速度。InnoDB 是 MySQL 中广泛使用的存储引擎，它采用 B+Tree 作为其索引结构。然而，跳跃表也是一种高效的索引结构，那么为什么 InnoDB 没有选择跳跃表呢？本文将深入探讨这个问题，分析 B+Tree 的优势和跳跃表的局限性。

B+Tree 概述

B+Tree 是一种平衡多路搜索树，它将数据组织成多级结构。每一层都包含指向下一层的数据节点的指针，根节点位于树的顶部。当执行查找操作时，数据库从根节点开始，逐层向下遍历树，根据搜索键比较数据，直到找到所需数据。

B+Tree 的优势

• 良好的数据顺序性： B+Tree 中的数据按顺序存储，这使得范围查询（例如按范围查找数据）非常高效。
• 较高的并发性： B+Tree 支持并发访问，多个查询可以同时在树上执行，而不会互相干扰。
• 稳定的性能： B+Tree 的性能相对稳定，即使数据量很大时也能保持较高的效率。

跳跃表概述

跳跃表是一种概率数据结构，它将数据组织成多层链表。每一层都有一个特定的概率，用于决定是否将数据节点链接到更高层。当执行查找操作时，数据库从最高层开始，随机选择一个节点向下跳转，然后继续向下跳转，直到找到所需数据。

跳跃表的局限性

• 数据顺序性差： 跳跃表中的数据不是按顺序存储的，这使得范围查询不太高效。
• 并发性较低： 跳跃表不支持并发访问，这意味着多个查询不能同时在表上执行。
• 性能不稳定： 跳跃表的性能可能不稳定，特别是当数据量很大时。

InnoDB 选择 B+Tree 的原因

综合考虑 B+Tree 和跳跃表的优缺点，InnoDB 选择 B+Tree 作为其索引结构有以下几个原因：

• 注重范围查询： InnoDB 经常需要执行范围查询，而 B+Tree 在这种查询中具有更好的性能。
• 并发访问： InnoDB 是一个多用户数据库系统，因此并发性至关重要。B+Tree 的高并发性使其成为 InnoDB 的理想选择。
• 稳定的性能： InnoDB 需要稳定的性能，即使在处理大量数据时也能如此。B+Tree 的稳定性能符合这一要求。

结论

虽然跳跃表是一种高效的索引结构，但 B+Tree 的优势使其更适合 MySQL 中的 InnoDB 存储引擎。B+Tree 具有更好的数据顺序性、更高的并发性和更稳定的性能，这对于 InnoDB 的实际应用至关重要。通过了解这些技术特性，我们可以更好地理解 MySQL 的内部工作原理，从而优化我们的数据库设计和查询策略。