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数据库索引：从二叉树到B+树的性能飞跃
我干了十年数据工程师，见过太多团队在数据库性能上栽跟头。直到某天深夜，我盯着一个简单查询的20次磁盘读取记录，突然意识到：我们都被教科书上的二叉树骗了。
教科书里的二叉搜索树多么优雅：每个节点两个分支，查找效率O（log n）。但当你把这种结构搬到磁盘上，灾难就开始了。想象一下，你要在一栋20层大楼里找人，每找一层都要坐电梯上下跑一趟。二叉树在磁盘上的表现就是如此——每个节点可能分布在不同的磁盘块，查找一条记录可能引发20次独立的磁盘I/O。
B+树的精妙之处在于它彻底拥抱了磁盘的特性。它让每个节点尽可能装满键值，一个8KB的页面能存储数百个索引项。就像把20层大楼压缩成3层，每次电梯停靠都能找到几十个目标。更重要的是，B+树的所有数据都存储在叶子节点，形成了一条有序链表——范围查询时再也不需要回溯整棵树。
但B+树最狠的设计在于它的平衡策略。当节点溢出时，它不像二叉树那样整体重建，而是冷静地执行分裂：创建一个新节点，把溢出的数据对半拆分，然后向上级节点插入一个导航键。这个操作可能递归到根节点，但每次分裂的成本被严格控制。相比之下，二叉树的每次插入都可能引发连锁反应。
写操作？这才是见真章的地方。B+树通过预写日志（WAL）保证崩溃一致性——所有修改先写日志再落盘。就像精明的会计，永远先记账再做账。2023年某电商平台数据库故障恢复时，正是靠WAL在3分钟内将B+树索引恢复到一致状态，避免了千万级订单数据混乱。
现在回到开头那个问题：为什么你的数据库查询还是慢？很可能你的索引还停留在理论层面。记住，在磁盘的世界里，B+树不是选择，而是生存法则。下次设计表结构时，不妨想想那20次不必要的磁盘I/O——它们正在蚕食你的系统性能。你的数据库，真的用对索引了吗？