B-Tree索引原理详解部分转载自：http://zsuil.com/?p=1184
一.B-tree索引详解
B-tree索引(或Balanced Tree)，是一种很普遍的数据库索引结构，oracle默认的索引类型（本文也主要依据oracle来讲）。其特点是定位高效、利用率高、自我平衡，特别适用于高基数字段，定位单条或小范围数据非常高效。理论上，使用B-tree在亿条数据与100条数据中定位记录的花销相同。
数据结构利用率高、定位高效
B-tree索引的数据结构如下：
结构看起来B-tree索引与Binary Tree相似，但在细节上有所不同，上图中用不同颜色的标示出了B-tree索引的几个主要特点：
- 树形结构：由根节(root)、分支(branches)、叶(leaves)三级节点组成，其中分支节点可以有多层。
- 多分支结构：与binary tree不相同的是，b-tree索引中单root/branch可以有多个子节点(超过2个)。
- 双向链表：整个叶子节点部分是一个双向链表(后面会描述这个设计的作用)
- 单个数据块中包括多条索引记录
这里先把几个特点罗列出来，后面会说到各自的作用。
结构上B-tree与Binary Tree的区别，在于binary中每节点代表一个数值，而balanced中root和B-tree节点中记录了多条”值范围”条目(如:[60-70][70-80])，这些”值范围”条目分别指向在其范围内的叶子节点。既root与branch可以有多个分支，而不一定是两个，对数据块的利用率更高。
在Leaf节点中，同样也是存放了多条索引记录，这些记录就是具体的索引列值，和与其对应的rowid。另外，在叶节点层上，所有的节点在组成了一个双向链表。
了解基本结构后，下图展示定位数值82的过程：
演算如下：
读取root节点，判断82大于在0-120之间，走左边分支。
读取左边branch节点，判断82大于80且小于等于120，走右边分支。
读取右边leaf节点，在该节点中找到数据82及对应的rowid
使用rowid去物理表中读取记录数据块(如果是count或者只select rowid，则最后一次读取不需要)
在整个索引定位过程中，数据块的读取只有3次。既三次I/O后定位到rowid。
而由于B-tree索引对结构的利用率很高，定位高效。当1千万条数据时，B-tree索引也是三层结构(依稀记得亿级数据才是3层与4层的分水岭)。定位记录仍只需要三次I/O，这便是开头所说的，100条数据和1千万条数据的定位，在b-tree索引中的花销是一样的。
平衡扩张
除了利用率高、定位高效外，B-tree的另一个特点是能够永远保持平衡，这与它的扩张方式有关。(unbalanced和hotspot是两类问题，之前我一直混在一起)，先描述下B-tree索引的扩张方式：
新建一个索引，索引上只会有一个leaf节点，取名为Node A，不断的向这个leaf节点中插入数据后，直到这个节点满，这个过程如下图（绿色表示新建/空闲状态，红色表示节点没有空余空间）：
当Node A满之后，我们再向表中插入一条记录，此时索引就需要做拆分处理：会新分配两个数据块NodeB & C，如果新插入的值，大于当前最大值，则将Node A中的值全部插入Node B中，将新插入的值放到Node C中；否则按照5-5比例，将已有数据分别插入到NodeB与C中。
无论采用哪种分割方式，之前的leaf节点A，将变成一个root节点，保存两个范围条目，指向B与C，结构如下图（按第一种拆分形式）：
当Node C满之后，此时 Node A仍有空余空间存放条目，所以不需要再拆分，而只是新分配一个数据块Node D，将在Node A中创建指定到Node D的条目：
如果当根节点Node A也满了，则需要进一步拆分：新建Node E&F&G，将Node A中范围条目拆分到E&F两个节点中，并建立E&F到BCD节点的关联，向Node G插入索引值。此时E&F为branch节点，G为leaf节点，A为Root节点：
在整个扩张过程中，B-tree自身总能保持平衡，Leaf节点的深度能一直保持一致。
实际应用中的一些问题
前面说完了B-tree索引的结构与扩张逻辑，接下来讲一些B-tree索引在应用中的一些问题：
单一方向扩展引起的索引竞争(Index Contention)
若索引列使用sequence或者timestamp这类只增不减的数据类型。这种情况下B-tree索引的增长方向总是不变的，不断的向右边扩展，因为新插入的值永远是最大的。
当一个最大值插入到leaf block中后，leaf block要向上传播，通知上层节点更新所对应的“值范围”条目中的最大值，因此所有靠右边的block(从leaf 到branch甚至root)都需要做更新操作，并且可能因为块写满后执行块拆分。
如果并发插入多个最大值，则最右边索引数据块的的更新与拆分都会存在争抢，影响效率。在AWR报告中可以通过检测enq: TX – index contention事件的时间来评估争抢的影响。解决此类问题可以使用Reverse Index解决，不过会带来新的问题。
Index Browning 索引枯萎(不知道该怎么翻译这个名词，就是指leaves节点”死”了，树枯萎了)
其实oracle针对这个问题有优化机制，但优化的不彻底，所以还是要拿出来的说。
我们知道当表中的数据删除后，索引上对应的索引值是不会删除的，特别是在一性次删除大批量数据后，会造成大量的dead leaf挂到索引树上。考虑以下示例，如果表100以上的数据会部被删除了，但这些记录仍在索引中存在，此时若对该列取max()：
通过与之前相同演算，找到了索引树上最大的数据块，按照记录最大的值应该在这里，但发现这数据块里的数据已经被清空了，与是利用B-tree索引的另一个特点：leaves节点是一个双向列表，若数据没有找到就去临近的一个数据块中看看，在这个数据块中发现了最大值99。
在计算最大值的过程中，这次的定位多加载了一个数据块，再极端的情况下，大批量的数据被删除，就会造成大量访问这些dead leaves。
针对这个问题的一般解决办法是重建索引，但记住! 重建索引并不是最优方案，详细原因可以看看这。使用coalesce语句来整理这些dead leaves到freelist中，就可以避免这些问题。理论上oracle中这步操作是可以自动完成的，但在实际中一次性大量删除数据后，oracle在短时间内是反应不过来的。
更多资料:
Ask Tom: Possible arcane question on B*Tree indexes as Oracle sees them 有点老了
So When Does An Oracle B-Tree Index Increase In Height
http://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e25789/indexiot.htm#autoId6
http://www.dba-oracle.com/t_index_leaf_block_contention_tuning.htm
二.联合索引使用规则
我在此文中测试总结了一部分联合索引的使用规则，可能并没有包含所有的规则，毕竟是以一道题来展开的分析。另外如果有这样一种情况：where c1='1' and c2>'0' and c3<'5' and c4='1';
结果显示2个字段用到了索引，肯定就是c1，c2字段了。那么为什么c3以后会断掉呢？
那么我来大胆的分析一下：
此索引是B-Tree类型的联合索引，如果是按照索引字段顺序应该是c1,c2...c4顺序查询到的结果应该是从一个分支走到一个数据块得到结果。但是如果c2>'0'使用了范围查找，那么B-Tree树c1下c2这一级可能会检索到多个树的分支，导致c2下c3以及后面的树延伸分支会更多，多个分支最终对应多个数据块。
是否是这多个分支对应多个数据块引起的c2后面的字段无法再使用索引了呢？此时是由于c2范围查找引起的c3以后的字段无法使用联合索引。那么我们在来看一种缺少c2的情况呢： where c1='1' and c4>'0' and c3='1';如下图：
以上结论，只是个人分析，因为我确实没有查到联合索引为什么会“断裂”的原因，“断裂”一词也没有找到更为专业的形容词。如果某位大神明确这个原理，请留言指正并附上依据，为我解惑，先行谢过。