MySQL索引为什么要使用B+树

1. 二叉搜索树

缺点：第一个插入的数据始终在最上面，如果我们要查询0006号数据，它将对比5次，将会不能方便快速查找。
所以引入红黑树，红黑树可以解决上面的问题。

2. 红黑树

我的插入顺序为1~9,顺序插入，得到上面这个数据结构。它每插入一个数据，都会重新平衡，对比得到可能处于中间位置的一个值放到最顶层，这样每一次对比就过滤掉一半的数据。同样查找0006号数据，我们只需要对比两次就可以了。
缺点：如果我们有1千万个数据，也会对比很多次，而且会出现树高的问题，且每插入一个值将进行重平衡，非常的费时。

所以为了解决上述问题，我们引入了B树

3. B树

我们插入如上图所示的16个数据，可以看到它把之前的每个节点存一个数据变成了存多个数据，底层存数据段的形式。这就解决了红黑树树高的问题。
缺点：有这样一种业务场景：我们现在要取出0008 — 0015区间的所有数据。此时我们需要用0008去匹配，然后用0009去匹配一直到0015。这样每一个数据都走一遍索引去搜索非常的费时间。
所以为了解决B树的这个问题，引入了B+树。

4. B+树

可以看到同样的15个数据，从数据结构上面看为什么B+树要比B树复杂些呢？
答：这是B树与B+树的区别：B树的具体数据保存在自身所在位置的节点中，B+树的具体数据保存在叶子节点(最底层)上面。
与B树对比的话，B+树多了一个链表。这样我们取区间数据的时候可以不用每一个数据都走一遍索引。降低了空间复杂度。