- 索引是查詢性能優化的最有效手段。（通俗點可以理解爲圖書的目錄）
- b+tree索引
B-Tree有許多變種，其中最常見的是B+Tree，例如MySQL就普遍使用B+Tree實現其索引結構。
與B-Tree相比，B+Tree有以下不同點：
每個節點的指針上限爲2d而不是2d+1。
內節點不存儲data，只存儲key；葉子節點不存儲指針。
圖3是一個簡單的B+Tree示意。
圖3
由於並不是所有節點都具有相同的域，因此B+Tree中葉節點和內節點一般大小不同。這點與B-Tree不同，雖然B-Tree中不同節點存放的key和指針可能數量不一致，但是每個節點的域和上限是一致的，所以在實現中B-Tree往往對每個節點申請同等大小的空間。
- 爲什麼用b+tree
一般來說，索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。這樣的話，索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗，相對於內存存取，I/O存取的消耗要高几個數量級，所以評價一個數據結構作爲索引的優劣最重要的指標就是在查找過程中磁盤I/O操作次數的漸進複雜度。換句話說，索引的結構組織要儘量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數。下面先介紹內存和磁盤存取原理，然後再結合這些原理分析B-/+Tree作爲索引的效率。
磁盤存取原理
上文說過，索引一般以文件形式存儲在磁盤上，索引檢索需要磁盤I/O操作。與主存不同，磁盤I/O存在機械運動耗費，因此磁盤I/O的時間消耗是巨大的。
圖是磁盤的整體結構示意圖
一個磁盤由大小相同且同軸的圓形盤片組成，磁盤可以轉動（各個磁盤必須同步轉動）。在磁盤的一側有磁頭支架，磁頭支架固定了一組磁頭，每個磁頭負責存取一個磁盤的內容。磁頭不能轉動，但是可以沿磁盤半徑方向運動（實際是斜切向運動），每個磁頭同一時刻也必須是同軸的，即從正上方向下看，所有磁頭任何時候都是重疊的（不過目前已經有多磁頭獨立技術，可不受此限制）。
圖7是磁盤結構的示意圖。
盤片被劃分成一系列同心環，圓心是盤片中心，每個同心環叫做一個磁道，所有半徑相同的磁道組成一個柱面。磁道被沿半徑線劃分成一個個小的段，每個段叫做一個扇區，每個扇區是磁盤的最小存儲單元。爲了簡單起見，我們下面假設磁盤只有一個盤片和一個磁頭。
當需要從磁盤讀取數據時，系統會將數據邏輯地址傳給磁盤，磁盤的控制電路按照尋址邏輯將邏輯地址翻譯成物理地址，即確定要讀的數據在哪個磁道，哪個扇區。爲了讀取這個扇區的數據，需要將磁頭放到這個扇區上方，爲了實現這一點，磁頭需要移動對準相應磁道，這個過程叫做尋道，所耗費時間叫做尋道時間，然後磁盤旋轉將目標扇區旋轉到磁頭下，這個過程耗費的時間叫做旋轉時間。
局部性原理與磁盤預讀
由於存儲介質的特性，磁盤本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁盤的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此爲了提高效率，要儘量減少磁盤I/O。爲了達到這個目的，磁盤往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個字節，磁盤也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：
當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。
程序運行期間所需要的數據通常比較集中。
由於磁盤順序讀取的效率很高（不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間），因此對於具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。
預讀的長度一般爲頁（page）的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬件及操作系統往往將主存和磁盤存儲區分割爲連續的大小相等的塊，每個存儲塊稱爲一頁（在許多操作系統中，頁得大小通常爲4k），主存和磁盤以頁爲單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁盤發出讀盤信號，磁盤會找到數據的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入內存中，然後異常返回，程序繼續運行。
B-/+Tree索引的性能分析
上文說過一般使用磁盤I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。數據庫系統的設計者巧妙利用了磁盤預讀原理，將一個節點的大小設爲等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。爲了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：
B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O（根節點常駐內存），漸進複雜度爲O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小（通常不超過3）
- mysql的索引實現
MyISAM索引實現
MyISAM引擎使用B+Tree作爲索引結構，葉節點的data域存放的是數據記錄的地址。下圖是MyISAM索引的原理圖：
因此，MyISAM中索引檢索的算法爲首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，則取出其data域的值，然後以data域的值爲地址，讀取相應數據記錄。
InnoDB索引實現
雖然InnoDB也使用B+Tree作爲索引結構，但具體實現方式卻與MyISAM截然不同。
第一個重大區別是InnoDB的數據文件本身就是索引文件。從上文知道，MyISAM索引文件和數據文件是分離的，索引文件僅保存數據記錄的地址。而在InnoDB中，表數據文件本身就是按B+Tree組織的一個索引結構，這棵樹的葉節點data域保存了完整的數據記錄。這個索引的key是數據表的主鍵，因此InnoDB表數據文件本身就是主索引。
InnoDB主索引（同時也是數據文件）的示意圖，可以看到葉節點包含了完整的數據記錄。這種索引叫做聚集索引。因爲InnoDB的數據文件本身要按主鍵聚集，所以InnoDB要求表必須有主鍵（MyISAM可以沒有），如果沒有顯式指定，則MySQL系統會自動選擇一個可以唯一標識數據記錄的列作爲主鍵，如果不存在這種列，則MySQL自動爲InnoDB表生成一個隱含字段作爲主鍵，這個字段長度爲6個字節，類型爲長整形。
第二個與MyISAM索引的不同是InnoDB的輔助索引data域存儲相應記錄主鍵的值而不是地址。換句話說，InnoDB的所有輔助索引都引用主鍵作爲data域。例如，圖11爲定義在Col3上的一個輔助索引：
這裏以英文字符的ASCII碼作爲比較準則。聚集索引這種實現方式使得按主鍵的搜索十分高效，但是輔助索引搜索需要檢索兩遍索引：首先檢索輔助索引獲得主鍵，然後用主鍵到主索引中檢索獲得記錄。