在数据库系统中，索引是提高查询性能的关键因素之一。MySQL 作为最流行的关系型数据库管理系统之一，其底层存储引擎使用的索引结构主要是 B+ 树。

然而，跳表作为一种高效的数据结构，在某些情况下也能够提供较好的查询性能。

为什么 MySQL 使用 B+ 树而不是跳表呢？

本文将深入探讨这个问题，并分析 B+ 树相对于跳表的优势和适用场景。

1. B+ 树和跳表的概述

B+ 树

B+ 树是一种广泛应用于数据库索引和文件系统等领域的平衡树结构。它具有以下特点：

• 内部节点存储键值对的索引信息，叶子节点存储实际的数据记录。
• 所有叶子节点通过指针连接成一个有序链表，方便范围查询和顺序遍历。
• B+ 树具有良好的平衡性和高度平衡，对于大数据量和频繁更新的数据库场景具有较好的性能。

跳表

跳表是一种基于链表的数据结构，通过添加多级索引来加速查询操作。它具有以下特点：

• 跳表通过添加多级索引层次来提高查询效率，类似于多层楼梯。
• 跳表在有序链表的基础上增加了多级索引，可以实现快速的查找、插入和删除操作。
• 跳表相对于平衡树结构更加简单，易于实现和理解，并且具有较好的空间局部性。

2. MySQL选择B+树的原因

1. 磁盘存储优化

在数据库系统中，磁盘存储是一个关键的性能瓶颈。B+ 树在磁盘存储上具有优势，因为它可以通过顺序访问来降低磁盘的随机访问次数。

B+ 树的叶子节点通过指针连接成有序链表，可以实现高效的范围查询和顺序遍历，从而减少磁盘的读取次数。

2. 数据更新和维护

数据库系统中经常需要进行数据的更新和维护操作，如插入、删除和更新等。B+ 树的平衡性和高度平衡特性使得它在数据更新和维护方面具有较好的性能。

相比之下，跳表的插入和删除操作可能涉及到多个层次的索引更新，操作复杂度较高。

3. 缓存友好性

在实际应用中，数据库系统经常会使用缓存来提高查询性能。B+ 树的节点大小相对固定，并且具有良好的局部性，可以更好地利用缓存空间，减少缓存的命中率。

相比之下，跳表的节点大小不固定，并且具有较高的空间局部性，可能导致缓存命中率较低。

3. B+树和跳表的适用场景

尽管 MySQL 选择了 B+ 树作为默认的索引结构，但跳表在某些场景下也能够提供较好的性能。以下是两者的适用场景：

• B+ 树适用场景： 数据量大、频繁更新、需要范围查询和顺序遍历的场景。如数据库系统、文件系统等。
• 跳表适用场景： 数据量不大、查询频率高、需要快速插入和删除操作的场景。如内存数据库、缓存系统等。

4. 结论

综上所述，MySQL 选择 B+ 树作为默认的索引结构是基于其在磁盘存储优化、数据更新和维护、缓存友好性等方面的优势。

尽管跳表在某些场景下也能够提供较好的性能，但相对于 B+ 树而言，其适用范围较窄。

希望本文能够帮助你更好地理解为何 MySQL 使用 B+ 树而不是跳表，并为数据库系统选择提供参考。