MySQL中的索引底层主要使用B+树（B-plus Tree）数据结构，具体原因如下：
B+树的特点
平衡性：B+树是一种自平衡的树形数据结构，所有叶子节点在同一层级，保证了从根节点到任意叶子节点的路径长度相同，因此检索时间复杂度是O(log N)。
有序性：B+树的所有值都存储在叶子节点中，并且这些叶子节点按照大小顺序链表连接，使得范围查询非常高效。
高效的插入和删除：由于B+树保持平衡，可以有效地处理插入和删除操作，在最坏情况下仍然能保持较低的时间复杂度。
适合磁盘存储：B+树减少了磁盘I/O操作。每个节点可以包含多个指针，从而降低了需要访问的节点数量。大多数数据库会将一个节点设计得与磁盘页大小一致，以提高存取效率。
多路查找：B+树是多路查找树，一个节点可以拥有多个孩子，这意味着它可以在一次查找中处理更多的信息，而不是像二叉搜索树那样只允许两个子节点。
为什么选择B+树
高效的范围查询：由于叶子结点形成链表，能够快速实现范围查询，如获取某个区间内的数据，非常适合用于数据库中的常见操作。
优化内存与I/O性能：通过增加每个内部节点所包含的信息量（即更大的扇出），来减少需要进行磁盘I/O操作的次数。这对于大型数据库尤为重要，因为读取数据时通常会消耗大量时间在磁盘访问上。
灵活性强：支持快速的查找、插入、删除等操作，而且这些操作不会影响其他数据块的位置，有利于并发控制。
良好的空间利用率：比起其他数据结构（如红黑树），B+树能更加高效地利用空间，通过减少空闲页或填充因分裂而造成的不必要开销来提高性能。
综上所述，B+树以其优秀的性能特征非常适合用作关系型数据库管理系统中的索引结构，使得MySQL能够提供快速、高效的数据检索能力。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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![驱动代码
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{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
