导语： 详解B+树与跳表的结构及区别，描述B+树与跳表新增数据的过程，解释MySQL与Redis选择对应结构的原因。

mysql数据表里直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。

但问题就来了，查询数据性能在 lg(n) 级别的数据结构有很多，比如redis的zset里用到的跳表，也是lg(n)，并且实现还贼简单。 那为什么mysql的索引，不使用跳表呢？

1. B+树的结构

一般B+树是由多个页组成的多层级结构，每个页16Kb，对于主键索引来说，最末级的叶子结点放行数据，非叶子结点放的则是索引信息（主键id和页号），用于加速查询。看下B+树的结构，如下图： 比如说我们想要查找行数据5。会先从顶层页的record们入手。record里包含了主键id和页号（页地址）。关注黄色的箭头，向左最小id是1，向右最小id是7。那id=5的数据如果存在，那必定在左边箭头。于是顺着的record的页地址就到了6号数据页里，再判断id=5>4，所以肯定在右边的数据页里，于是加载105号数据页。

在105号数据页里，虽然有多行数据，但也不是挨个遍历的，数据页内还有个页目录的信息，它可以通过二分查找的方式加速查询行数据，于是找到id=5的数据行，完成查询。

从上面可以看出，B+树利用了空间换时间的方式（构造了一批非叶子结点用于存放索引信息），将查询时间复杂度从O(n)优化为O(lg(n))。

2. 跳表的结构

接下来看一下跳表的结构。

为了存储一行行的数据。可以将它们用链

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