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前边咱们先容了 哈希索引 和 LSM树索引 ，它们皆基于日记结构式的数据文献。诚然工程界对这种索引的招供度正数见不鲜，但还远不是最受迎接的索引时代。

那么，当今应用最广的索引时代又是什么呢?

您可能早就有所耳闻——这便是本文要探讨的 B树( b-tree )索引。B树不错说是数据库索引时代中的武林盟主，约略几十年长盛不衰，必定有它我方的独门诀要。

索引结构

跟咱们在 LSM树 一节中提到的 SSTable 一样，B树亦然将数据组织成有序体式，因此支执领域查询。尽管如斯，它们的底层结构却透顶不同，B树有我方独有的盘算玄学。

日记结构式索引将数据分红大小可调换的分段，时常是几兆或更大，然后再规定写入磁盘。而B树则所以 块( block )为单元来组织数据，块大小是固定的，时常是 4KB ，也不错更大。这种盘算更逼近磁盘的硬件结构，因为磁盘也所以块为单元来读写数据的。

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出于性能方面考虑，揣测机时常以一定字节数(如 4KB )为单元来存取数据。在不同的场景有不同的叫法：磁盘数据一般称为 块 ( block )，内存数据一般称为 页( page )。这两种场景数据库均有波及，因而术语不错混用。

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磁盘中的每个数据块皆有一个唯一的地址，因此数据块间不错相互援用，有点像内存中的指针。因此，咱们不错用这种形势，将数据块组织成一棵树——B树( b-tree )。

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如上图，为简化研究，咱们假定数据库记载唯独两个字段：一个是索引键，类型为整数;另一个是值。数据按索引键排序，治安保存在一个数据块中，如蓝色数据块所示。

紫色部分数据块为索引，它将索引键的领域分辨为多个区间;每个区间保存着另一个数据块的地址( ref )，示意该领域内的数据，不错通过 ref 指向的数据块找到。上图中红色的 ref 示意， 之间的数据，不错通过其左下方的另一个索引数据块找到。

要是子领域内的数据记载还好多，单个数据块容纳不下，ref 便指向另一个索引块，进一步将数据领域分小;要是子领域内的数据记载未几，一个数据块就能装下，ref 便平直指向数据。

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这么一来，ref 就将数据块组织成一棵多叉树，数据块主要分为两种：

一种用于保存数据记载，如上图蓝色部分，位于树的 叶子节点 ，简称 数据块 ; 一种用于保存索引，如上图紫色部分，位于树的的 里面节点，简称 索引块 ;

从树的根节点索引块启程，凭据数据键地方领域的 ref 逐层往下找，即可定位到数据记载。举个例子，当查询键为 400 的记载时，搜索旅途如绿色箭头线所示：

从根索引块启程，400 落在区间 [343, 470) ，凭据该区间 ref 找到下一级;

来到下一个索引块，400 落在区间 [384, 412) ，凭据该区间 ref 找到下一级;

最终来到蓝色的数据块，待查找的数据记载就在里面;

领域查询

为了支执领域查询，数据库将数据记载排过序后才保存到数据块，相邻数据块间则通过双向链表指针流畅在通盘。

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这么一来，数据库只须先定位领域元素，然后以此为开端遍历数据即可：

要是查询条目为小于，则从后往前遍历数据;

要是查询条目为大于，则从前去后遍历数据;

如上图，以查询大于等于 400 且小于 420 的数据为例：

数据库定位到键值为 400 的数据记载，如红框所示;

数据库搜检本数据块内 400 以后的记载，知足小于 420 则取出;

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数据库凭据链表指针找到下一个数据块，连续搜检里面的数据记载，知足小于 420 则取出;

数据库疏浚圭臬 3 ，逐一往后遍历数据块，直到稀有据记载大于等于 420 ;

分支因子

咱们扎眼到，B树是一种多叉树。那么，为什么不成用最通俗的二叉树呢?

本色上，每个树节点最多不错有几许个分叉，是树的一个超越进攻的本性—— 分支因子( branching factor )。咱们知说念，在数据记载数一定的前提下，树的分支因子越大，高度越低。

咱们使用排序树来查找数据时，从根节点开动不停搜索，最终来到叶子节点。换句话讲，咱们需要搜检的节点数，其实便是树的高度。

而数据库数据需要执久化并保存在磁盘里面，那磁盘有什么本性呢?

磁盘 IO 比较慢，非规定的磁盘 IO 更是如斯; 磁盘 IO 以 块( block )为数据单元，单次 IO 老是读写通盘块;

在排序树中搜索数据，显然是闹翻读，而不是规定读。因为咱们无法保证 ref 指向的数据块就在刻下块背面，磁盘时常只可再行 寻说念( seek )后智商读取数据。由于磁盘寻说念很慢很慢，IO 次数必须尽量减少，因此树的高度应该尽量压低。

另一方面，磁盘以块为单元读写数据，一个块不错保存好多分支信息。要是一个块只保存两个分支，那就花消了。因为就算只保存两个分支，读的时期照旧必须整块读，支出是一样的。因此，不如尽量耕种分支数，这么还能减低树的高度，进而减少 IO 次数。

9月27日，国家发改委等部门印发《电力负荷管理办法（2023年版）》《电力需求侧管理办法（2023年版）》，两大管理办法中均提到虚拟电厂建设相关政策。

时常 4KB 大的数据块不错保存多达 500 个分支，要是树的高度为 3 ，不错复古多达 个数据，逾越一亿。有道理的是数据库根索引块时常缓存在内存中，这么只需 2 次 IO 操作即可从逾越 1 亿数据中找到念念要的阿谁。

总而言之，B树险些便是为磁盘量身定制的数据结构，它充分地欺诈了磁盘的本性：

磁盘以块为单元读写数据，B树就以块为节点，组织成多叉树;

磁盘 IO 很慢，B树就通过耕种分支因子，缩小树的高度，减少 IO 次数;

写操作

数据库写操作分为两种，一种是 更新( update )，一种是 插入( insert )。

要是要更新数据库中的已有记载，先搜索B树找到包含该记载的数据块(叶子节点)。然后修改数据块的记载值，再将个数据块写回磁盘。由于数据块仅仅内容转换了，位置不变，因此B树中任何对该数据块的援用仍然有用。

要是要插入一条新记载，不异先搜索B树，找到数据领域包含新记载的数据块(叶子节点)。要是数据块还有弥长空间，就将新记载添加参预并保存到磁盘即可。要是数据块悠然空间不及，则需要将其分裂为两个：

如上图，以插入 399 为例：由于主义数据块仍是存满，需要将其分裂为两个。分裂后的数据块皆唯唯独半数据，新记载保存在其中的一个。

要是新记载的键相对较小，则保存在左边的数据块;不然就保存在右边的数据块。399 跟该领域的其他数据比拟较小，因此保存在左边数据块。

由于数据块发生了分裂，因此它们的父节点需要更新，以便记载最新的数据领域和分支信息。

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B树算法不错保证树的 均衡( balanced )：一棵包含 个键的B树，高度不逾越 ，不然树的性能会大打扣头。时常一棵 3 层或 4 层深的B树即可容纳数据库所稀有据，因此查询时不消遍历太大皆据块，性能相对较好。

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至此，三种主流的数据库索引时代仍是全部先容兑现。除了本节先容的B树索引，其他两种分别是：

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哈希索引 LSM树索引