引言
好久沒寫文章了，今天回來重操舊業。
今天講的這個主題，是《面試官:談談你對mysql索引的認識》，裏頭提到的一個坑。
也就是說，如果面試官問的是，爲什麼Mysql中Innodb的索引結構採取B+樹？這個問題時，給自己留一條後路，不要把B樹噴的一文不值。因爲網上有些答案是說，B樹不適合做文件存儲系統的索引結構。如果按照那種答法，自己就給自己挖了一個坑，很難收場。因此，就有了這篇文章的誕生~
文末附面試指南！
正文
這裏的Mysql指的是Innodb的存儲引擎下的索引結構，其他存儲引擎我們暫時不討論。
B樹和B+樹
開頭，我們先回憶一下，B樹和B+樹的結構以及特點，如下所示:
B樹
注意一下B樹的兩個明顯特點
樹內的每個節點都存儲數據
葉子節點之間無指針相鄰
B+樹
注意一下B+樹的兩個明顯特點
數據只出現在葉子節點
所有葉子節點增加了一個鏈指針
針對上面的B+樹和B樹的特點，我們做一個總結
(1)B樹的樹內存儲數據，因此查詢單條數據的時候，B樹的查詢效率不固定，最好的情況是O(1)。我們可以認爲在做單一數據查詢的時候，使用B樹平均性能更好。但是，由於B樹中各節點之間沒有指針相鄰，因此B樹不適合做一些數據遍歷操作。
(2)B+樹的數據只出現在葉子節點上，因此在查詢單條數據的時候，查詢速度非常穩定。因此，在做單一數據的查詢上，其平均性能並不如B樹。但是，B+樹的葉子節點上有指針進行相連，因此在做數據遍歷的時候，只需要對葉子節點進行遍歷即可，這個特性使得B+樹非常適合做範圍查詢。
因此，我們可以做一個推論:沒準是Mysql中數據遍歷操作比較多，所以用B+樹作爲索引結構。而Mongodb是做單一查詢比較多，數據遍歷操作比較少，所以用B樹作爲索引結構。
那麼爲什麼Mysql做數據遍歷操作多？而Mongodb做數據遍歷操作少呢？
因爲Mysql是關係型數據庫，而Mongodb是非關係型數據。
那爲什麼關係型數據庫，做數據遍歷操作多？
而非關係型數據庫，做數據遍歷操作少呢？
我們繼續往下看
關係型VS非關係型
假設，我們此時有兩個邏輯實體:學生(Student)和班級(Class)，這兩個邏輯實體之間是一對多的關係。畢竟一個班級有多個學生，一個學生只能屬於一個班級。
關係型數據庫
我們在關係型數據庫中，考慮的是用幾張表來表示這二者之間的實體關係。常見的無外乎是，一對一關係，用一張表就行。一對多關係，用兩張表。多對多關係，用三張表。
那這裏，我們需要用兩張表表示二者之間邏輯關係，如下所示
那我們，此時要查
cname爲1班的班級，有多少學生怎麼辦？假設
cname這列，我們建了索引！執行SQL，如下所示！
SELECT *
FROM t_student t1, (
SELECT cid
FROM t_class
WHERE cname = '1班'
) t2
WHERE t1.cid = t2.cid
而這，就涉及到了數據遍歷操作！
因爲但凡做這種關聯查詢，你躲不開join操作的！既然涉及到了join操作，無外乎從一個表中取一個數據，去另一個表中逐行匹配，如果索引結構是B+樹，葉子節點上是有指針的，能夠極大的提高這種一行一行的匹配速度！
有的人或許會擡槓說，如果我先執行
SELECT cid
FROM t_class
WHERE cname = '1班'
獲得cid後，再去循環執行
SELECT *
FROM t_student
WHERE cid = ...
就可以避開join操作呀？
對此，我想說。你確實避開了join操作，但是你數據遍歷操作還是沒避開。你還是需要在student的這張表的葉子節點上，一遍又一遍的遍歷！
那在非關係型數據庫中，我們如何查詢cname爲1班的班級，有多少學生？
非關係型數據庫
有人說，你可以這麼設計？也就是弄兩個集合如下所示
然後，執行兩次查詢去獲得結果！一次去class集合查，獲得id後再去student集合查。
確實，這麼設計是可以的，我沒說不行。只是不符合非關係型數據庫的設計初衷。在MongoDB中，根本不推薦這麼設計。雖然，Mongodb中有一個$lookup操作，可以做join查詢。但是理想情況下，這個$lookup操作應該不會經常使用，如果你需要經常使用它，那麼你就使用了錯誤的數據存儲了（數據庫）：如果你有相關聯的數據，應該使用關係型數據庫（SQL）。
因此，正規的設計應該如下
假設
name這列，我們建了索引！我只需執行一次語句
db.class.find( { name: '1班' } )
這樣就能查詢出自己想要的結果。
而這，就是一種單一數據查詢!畢竟你不需要去逐行匹配，不涉及遍歷操作,幸運的情況下，有可能一次IO就能夠得到你想要的結果。
因此，由於關係型數據庫和非關係型數據的設計方式上的不同。導致在關係型數據中，遍歷操作比較常見，因此採用B+樹作爲索引，比較合適。而在非關係型數據庫中，單一查詢比較常見，因此採用B樹作爲索引，比較合適。
面試套路
目前套路有如下幾種
套路一
你簡歷寫了mysql，沒寫mongodb!
面試官:"說說mysql索引結構？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"知道爲什麼用B+樹，不用B樹麼？"
這個時候正常的面試者就蒙了，會把B樹的缺點噴一通！於是乎下一問就是
面試官:"其實一些非關係型數據庫，如mongodb用的就是B樹，你知道原因麼？"
然後你就回去等通知了！
套路二
你簡歷寫了mysql，也寫了mongodb!
這種情況更完美！
面試官:"說說mysql索引結構？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"你簡歷寫了Mongodb，有了解過他的索引結構麼？"
我:"巴拉巴拉"
面試官:"爲什麼Mongodb索引用B樹，而Mysql用B+樹？"
然後你就回去等通知了！
套路三
你簡歷既沒寫mysql，沒寫mongodb!
面試官；"如果你來設計數據庫，你會對他的索引用什麼數據結構？"
我:"首先不考慮紅黑樹這類，巴拉巴拉…應該會用B樹或者B+樹。"
面試官；“如果我要設計一個像Mongodb那樣的非關係型數據庫，我要用什麼數據結構當索引比較合適?”
然後你就可以回去等通知了！
上面三個套路都是真實存在的！總之，只要面試官想問這個問題，都可以繞到這個問題上去！
總結
其實這篇文章很早以前就想寫，後來一直耽擱着。今天有時間剛好補上，希望大家有所收穫。
