MySQL之所以能成為當(dāng)今主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫哨鸭，并成為許多Web服務(wù)和OLTP優(yōu)先選用的存儲(chǔ)方式沛厨，與其強(qiáng)大的InnoDb存儲(chǔ)引擎是密不可分的系馆，今天我們來了解下給查詢效率帶來巨大提高的索引。
? 索引可以說是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常重要的一項(xiàng)技術(shù)搂蜓，他通過將加索引的一列或者多列按照一定的排序建立索引文件狼荞，當(dāng)對(duì)這些列進(jìn)行查詢時(shí)，會(huì)使用索引大幅度優(yōu)化查詢速度帮碰。InnoDb的索引類型有兩種相味，哈希索引和B+TREE索引，由于哈希索引有其只能進(jìn)行等值查詢的局限性殉挽，所以常用的是B+TREE丰涉，我們只討論B+TREE索引。
? 這里我們先認(rèn)識(shí)下BTREE（B-TREE）和B+TREE斯碌，BTREE也就是我們通常所說的平衡查找樹一死，這是一種可以利用二分查找的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，他的查找時(shí)間復(fù)雜度與樹的高度有關(guān)（也就是需要幾次磁盤IO傻唾，這個(gè)是非常浪費(fèi)時(shí)間的）投慈。而B+TREE在BTREE的基礎(chǔ)上做了以下優(yōu)化
? 1，只在葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)冠骄，對(duì)比BTREE會(huì)在所有節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（這樣每層非葉子節(jié)點(diǎn)存的數(shù)據(jù)比BTREE樹小伪煤，樹的高度也明白BTREE樹高，從而可以減少磁盤IO次數(shù)猴抹，另外带族，對(duì)于BTREE樹來說，查找的復(fù)雜度和節(jié)點(diǎn)處于的位置有關(guān)蟀给，B+TREE樹所有葉子節(jié)點(diǎn)的查找復(fù)雜度是一樣的蝙砌，相對(duì)更加穩(wěn)定阳堕。）
? 2，InnoDb的索引使用的B+TREE帶有順序訪問指針择克，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)增加了指向相鄰節(jié)點(diǎn)的指針恬总，這對(duì)于區(qū)間訪問的性能帶來了極大提高。
? 不同于一般的索引建立方式（數(shù)據(jù)和索引文件是分離的肚邢，MyISAM是這樣）壹堰，InnoDb的索引文件本身就是數(shù)據(jù)文件（聚集索引），表數(shù)據(jù)文件本身就是按照主索引按照B+TREE結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)的索引結(jié)構(gòu)骡湖。對(duì)于輔助索引贱纠，其Data域存儲(chǔ)的是主鍵的值而不是地址，也就是說輔助索引都引用主鍵作為data域响蕴，這樣使用輔助索引作為查詢條件時(shí)谆焊，需要一個(gè)回表的過程。
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