一個作業8年的粉絲私信了我一個問題，
他說這個問題是去阿里面試的時候被問到的，自己查了很多資料也沒搞明白，希望我幫他解答，
問題是： “Mysql為什么使用B+Tree作為索引結構”
關于這個問題，看看普通人和高手的回答，
普通人：
B+數它的特征就是相對B數來說他的這個非葉子節點不存資料，所有的資料都存在葉子節點
相對于B數來說他的查詢次數IO次數會更穩，
高手：
關于這個問題 ，我從幾個方面來回答，
首先，常規的資料庫存盤引擎，一般都是采用B樹或者B+樹來實作索引的存盤，
因為B樹是一種多路平衡樹，用這種存盤結構來存盤大量資料，它的整個高度會相比二叉樹來說，會矮很多，
而對于資料庫來說，所有的資料必然都是存盤在磁盤上的，而磁盤IO的效率實際上是很低的，特別是在隨機磁盤IO的情況下效率更低，
所以樹的高度能夠決定磁盤IO的次數，磁盤IO次數越少，對于性能的提升就越大，這也是為什么采用B樹作為索引存盤結構的原因，
但是在Mysql的InnoDB存盤引擎里面，它用了一種增強的B樹結構，也就是B+樹來作為索引和資料的存盤結構，
相比較于B樹結構，B+樹做了幾個方面的優化，
- B+樹的所有資料都存盤在葉子節點，非葉子節點只存盤索引，
- 葉子節點中的資料使用雙向鏈表的方式進行關聯，
使用B+樹來實作索引的原因，我認為有幾個方面，
- B+樹非葉子節點不存盤資料，所以每一層能夠存盤的索引數量會增加，意味著B+樹在層高相同的情況下存盤的資料量要比B樹要多，使得磁盤IO次數更少，
- 在Mysql里面，范圍查詢是一個比較常用的操作，而B+樹的所有存盤在葉子節點的資料使用了雙向鏈表來關聯，所以在查詢的時候只需查兩個節點進行遍歷就行，而B樹需要獲取所有節點，所以B+樹在范圍查詢上效率更高，
- 在資料檢索方面，由于所有的資料都存盤在葉子節點，所以B+樹的IO次數會更加穩定一些，
- 因為葉子節點存盤所有資料，所以B+樹的全域掃描能力更強一些，因為它只需要掃描葉子節點，但是B樹需要遍歷整個樹，
另外，基于B+樹這樣一種結構，如果采用自增的整型資料作為主鍵，還能更好的避免增加資料的時候，帶來葉子節點分裂導致的大量運算的問題，
總的來說，我認為技術方案的選型，更多的是去解決當前場景下的特定問題，并不一定是說B+樹就是最好的選擇，就像MongoDB里面采用B樹結構，本質上來說，其實是關系型資料庫和非關系型資料庫的差異，
以上就是我對這個問題的理解，
總結
對于“為什么要選擇xx技術”的問題，其實很好回答，
只要你對這個技術本身的特性足夠了解，那么自然就知道為什么要這么設計，
就像，我們在業務開發中，知道什么時候使用List，什么時候使用Map，道理是一樣的，
如果有任何面試問題、職業發展問題、學習問題，都可以私信我，
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