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数据库索引优化的方法与技巧在实际的业务场景中，数据库的性能往往成为了限制系统吞吐量的瓶颈。
而其中，索引的优化尤为重要。
合理的索引使用可以极大提升查询速度，减少 I/O 消耗，从而使整个系统的性能得到提升。
本文将对于数据库索引优化的一些方法和技巧进行讲解，希望能够对于数据库工程师们有所帮助。
1. 合理的索引数量首先，在设计索引的时候，我们需要认真考虑索引对于性能的影响。
在一些场景下，过多或者过少的索引可能会导致性能下降。
如果索引数量过多，那么在写入数据时，由于每个索引都需要更新，所以会导致写入性能下降。
而在查询数据时，由于需要扫描多个索引，所以查询时的性能也会受到影响。
相反，如果索引数量过少，那么在查询数据时，可能会需要进行全表扫描，导致查询性能下降。
因此，合理的索引数量应该是根据具体场景来确定的。
2. 索引字段的选择其次，在设计索引时，我们需要认真选择索引字段。
对于一些经常用到的查询条件，我们可以考虑将其作为索引字段。
同时，我们需要确保索引字段的选择不会太过于复杂。
例如，在某些场景下，一个复合索引可能会比多个单列索引更加高效。
但是，在设计复合索引时，应该避免过于复杂的组合条件，否则可能会造成查询性能下降。
3. 索引字段的顺序在设计复合索引的时候，我们还需要考虑索引字段的顺序。
一般来说，将区分度高的字段放在前面是比较优秀的选择。
例如，在一个包含“性别”和“姓名”两个字段的表中，如果我们的查询条件为“查询性别为男性的所有人”，那么将性别作为复合索引的第一个字段，可以有效减少 I/O 消耗，提高查询性能。
4. 索引的范围查询在进行索引优化的时候，我们还需要考虑到范围查询对于索引的影响。
对于一些范围查询比较频繁的表，我们可以考虑使用 B-Tree 索引，提高查询性能。
但是，在使用 B-Tree 索引的时候，我们需要注意范围查询的条件。
因为索引只能加速等值查询，如果查询条件中存在范围查询，那么可能会导致整个查询变慢。
数据库系统中的查询优化与索引技术研究导言在信息爆炸的时代，大量的数据需要有效地存储和管理。
数据库系统的发展为大规模数据管理提供了强有力的支持，而查询优化与索引技术则是数据库系统性能优化的核心。
本文将探讨数据库系统中的查询优化与索引技术，旨在深入理解其原理与应用。
一、查询优化的重要性1.1 查询优化对数据库性能的影响查询是数据库系统的核心操作之一，其性能直接影响到用户对数据库系统的使用体验。
当数据库中的数据量庞大时，执行一次查询可能需要耗费大量的时间和资源。
因此，通过优化查询过程，可以提高数据库系统的响应速度和处理能力，从而更好地支持各种应用需求。
1.2 查询优化的工作原理查询优化的主要目标是找到一种最优的查询执行计划，即最小化查询的时间和资源消耗。
在进行查询优化时，首先需要收集统计信息，包括表的大小、索引统计等。
其次，需要考虑查询的执行顺序以及使用哪些索引。
最后，通过代价估计和算法优化，选择出最佳的查询执行计划。
二、索引技术的研究与应用2.1 索引的作用与原理索引是数据库中存储数据的一种数据结构，通过在关键字段上建立索引，可以提高查询的效率。
常见的索引类型包括B树、B+树、Hash索引等。
索引的原理是利用数据结构的查询特性，使得查询过程能够快速定位目标数据，而不需要遍历整个数据集。
2.2 索引的设计与优化索引的设计是数据库系统中的一项重要工作，良好的索引设计可以明显提升查询性能。
在索引设计中，需要考虑索引的选择、索引字段的顺序等因素。
此外，在索引的使用与维护过程中，也需要进行一些优化措施，如定期重建索引、合理设置索引缓存等。
2.3 索引与数据库系统的集成索引技术在数据库系统中得到了广泛应用，几乎所有的数据库系统都支持索引功能。
在数据库系统中，索引与其他关键组件相互配合，实现高效的数据查询和更新。
索引与查询优化器、存储管理器等模块的集成，使得数据库系统能够更好地响应用户的查询需求。
三、查询优化与索引技术的研究进展3.1 查询优化与索引技术的挑战与难点查询优化与索引技术的研究面临着诸多挑战与难点。
数据库查询优化算法与方法随着互联网的迅猛发展和企业数据规模的不断增加，数据库成为了应用程序中不可或缺的组成部分。
而数据库查询则是数据库最频繁使用的功能之一，因此数据库查询的性能优化显得格外重要。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化算法和方法，旨在提高数据库查询的性能和效率。
1. 索引优化索引是优化数据库查询的常见方法，它能够加快查询速度，并减小数据库的存储空间。
在设计数据库时，我们需要根据查询需求选择适当的字段进行索引。
常见的索引类型包括唯一索引、主键索引、聚集索引和非聚集索引等。
合理使用索引可以大幅度减少全表扫描，避免不必要的查询开销。
2. 查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的重要组成部分，通过选择合适的查询执行计划来实现查询性能的最优化。
查询优化器根据查询语句的各种条件和数据分布等信息，采用一系列的优化算法来选择最佳执行计划。
例如，查询优化器可以根据统计信息来判断是否使用索引，以及选择合适的连接操作（如哈希连接、嵌套循环连接等）等。
3. 冗余数据清理数据库中的冗余数据会增加数据存储占用和查询负担。
通过定期清理冗余数据可以减小数据库的存储空间，并提高查询性能。
冗余数据的清理可以通过定期的数据清理任务来实现，例如删除旧日志、清理过期数据等。
此外，合理的数据归档和分区也可以降低查询负担和优化查询性能。
4. 批量操作在执行数据库查询时，尽量采用批量操作而非逐个操作，可以大大提高数据库查询的性能。
批量操作可以通过批量插入、批量更新和批量删除等方式来实现。
例如，使用批量插入可以减少插入操作的次数，提高插入效率。
通过批量操作，减少了与数据库之间的交互次数，从而提高了查询性能。
5. 分页查询优化对于大数据集的查询，通常需要进行分页处理。
数据库查询的分页操作可能会面临大量的数据扫描和排序，耗时较多。
为了优化分页查询，可以采用一些常见的方法。
一种是使用limit和offset语句，将查询结果分成多个分页获取。
sql索引的原理
索引是一种数据结构，用于加快数据库中数据的检索速度。
它的原理是通过预先构建一棵树形结构（通常是B树或B+树），将数据库表中的某一列或几列的值与对应记录的物理存储位置关联起来。
这样，在进行查询时，数据库可以首先查找索引来定位到符合条件的记录所在的物理地址，从而避免全表扫描，大大提升查询效率。
索引的原理可以分为以下几个步骤：
1. 创建索引：通过某种算法，将数据库表中指定的列值按照一定的规则排序，并存储它们的物理存储位置。
2. 存储索引：索引通常存储在独立的数据结构中，而不是直接存储在数据库表中。
这样可以减小数据表的大小，提高查询的效率。
3. 查询优化：当数据库收到一个带有查询条件的查询指令时，它首先会检查是否存在适用的索引。
如果存在索引，数据库会利用索引的信息来定位到符合条件的记录的位置。
4. 加速数据访问：通过将数据存储在索引的叶子节点中，可以避免对整个数据表的扫描，从而大大减少磁盘I/O的次数，提
高数据的访问速度。
5. 更新索引：当执行对数据表的插入、更新或删除操作时，索引也需要进行相应的维护，以保持索引与数据表的一致性。
总而言之，索引通过一种类似于“目录”的方式，存储了数据库表中特定列值与对应记录位置的映射关系，以加快数据库检索的速度。
通过使用索引，可以避免全表扫描，提高查询效率，并且能够加速数据访问、优化查询操作。
数据库索引优化数据库索引是提高数据库查询性能的重要手段之一。
当数据库中的数据量逐渐增大时，索引的优化就显得尤为重要。
本文将介绍数据库索引的概念、作用，以及常见的索引优化方法和注意事项。
一、数据库索引的概念与作用数据库索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的结构，以便提高针对这些值的查询速度。
它类似于书籍的目录，可以帮助快速定位到特定的数据行。
索引可以大大减少数据库的查询时间，提高系统的性能。
索引的作用主要体现在以下几个方面：1. 提高查询速度：通过根据索引值的顺序进行快速检索，可以大大减少数据库查询的时间。
2. 加速排序操作：对于需要排序的列，索引可以提供预排序，从而加速排序操作。
3. 约束数据完整性：索引可以用于设置唯一性约束和外键约束，确保数据的完整性。
二、索引优化方法1. 合理选择索引列：选择那些经常被查询的列作为索引列，可以提高查询效率。
同时避免选择过多的索引列，过多的索引会增加写操作的开销。
2. 考虑索引的顺序：对于组合索引，需要根据实际查询的顺序进行考虑。
将最常用的列作为索引的前缀，可以提高查询效率。
3. 考虑索引的覆盖：如果某个查询只需要使用索引列的数据，那么可以使用覆盖索引来避免访问真实数据行，从而提高查询效率。
4. 避免过度索引：过多的索引不仅会增加数据库的存储空间，还会导致增删改操作的性能下降。
因此需要避免过度索引，只选择重要的列进行索引。
5. 定期维护索引：随着数据的增加、修改和删除，索引的性能也会逐渐下降。
因此需要定期对索引进行维护，包括重建索引、压缩索引碎片等。
三、索引优化注意事项1. 避免冗余索引：冗余索引是指多个索引包含相同的列或相同的列组合。
冗余索引不仅会浪费存储空间，还会降低查询和写操作的性能。
2. 注意索引的选择性：选择性是指索引列中不重复的值所占的比例。
索引的选择性越高，查询效率就会越高。
因此需要注意选择性，避免选择选择性较低的列作为索引列。
3. 注意索引的大小：索引的大小会直接影响到数据库的性能。
MySQL中的索引原理及创建方法引言：在数据库管理系统中，索引是一种重要的数据结构，能够提高数据存储与检索的效率。
MySQL作为一种关系型数据库管理系统，也采用了索引来加速查询操作。
本文将重点介绍MySQL中索引的原理和创建方法。
一、索引的概念及作用索引是数据库中用于提高查询效率的一种数据结构。
它能够快速定位到指定的数据行，避免了全表扫描的开销，从而加快了查询速度。
索引通常基于某个或多个列的值建立，并保存在内存中，供数据库引擎使用。
索引的作用主要体现在以下几个方面：1. 提高查询速度：通过索引可以快速定位到符合条件的数据行，避免了对整个表进行扫描的操作，大大加快了查询速度。
2. 加速排序：当使用索引进行排序操作时，可以直接根据索引中的顺序进行排序，而无需额外的操作。
3. 优化连接操作：当进行连接操作时，如果连接的列上有索引，可以大幅减少连接所需的资源和时间，提高查询效率。
4. 保持唯一性：通过在列上创建唯一索引，可以保证该列的值在表中的唯一性。
二、MySQL中的索引类型MySQL中支持多种索引类型，常见的有B-Tree索引、Hash索引和全文索引等。
1. B-Tree索引B-Tree索引是MySQL中最常用的索引类型，也是默认的索引类型。
它适用于各种查询条件，并且提供了高效的范围查询和排序功能。
B-Tree索引通过使用平衡树结构来组织数据，每个节点存储了多个键值及对应的指针，使得查询的时间复杂度为O(log n)。
2. Hash索引Hash索引适用于等值查询，如精确匹配某个列的值。
它通过计算列值的哈希值来确定存储位置，使得查询操作的时间复杂度为O(1)。
然而，由于哈希碰撞的问题，导致Hash索引不支持范围查询、排序和连接操作。
3. 全文索引全文索引适用于对大段文本进行模糊查询的场景。
它通过创建一个倒排索引，存储词语及其在文本中的位置信息。
全文索引可以对文本进行分词，并支持模糊匹配和全文搜索等操作。
数据结构与搜索引擎算法的优化在当今信息化时代，搜索引擎在我们的生活中扮演着重要的角色。
而搜索引擎背后的数据结构和优化算法则是其高效运行的关键。
本文将探讨数据结构与搜索引擎算法的优化，并分析其对搜索引擎性能的影响。
一、数据结构的选择与搜索引擎性能搜索引擎需要处理大量的数据，如何高效地组织和存储这些数据成为一个关键问题。
数据结构的选择直接影响到搜索引擎的性能。
1.哈希表哈希表是一种常见的数据结构，其通过将关键字映射为索引来实现数据的快速访问。
在搜索引擎中，哈希表可用于存储网页的URL和相关信息，以便用户快速检索。
然而，哈希表在处理冲突和扩容时可能会带来较大的开销，需要进行优化。
2.倒排索引倒排索引是搜索引擎中常用的一种数据结构，用于实现关键字与文档之间的映射。
通过倒排索引，搜索引擎可以快速从大量的文档中找到包含用户查询关键字的文档。
倒排索引的构建需要对文档进行预处理、分词和排序等操作，提高了搜索效率。
3.红黑树红黑树是一种自平衡二叉搜索树，用于在搜索引擎中快速存储和检索数据。
红黑树的插入和删除操作比较高效，并且可以保持树的平衡。
在搜索引擎中，红黑树可用于存储关键字与对应网页的相关信息，提高搜索的效率。
二、搜索引擎算法的优化除了选择合适的数据结构，搜索引擎还需要通过算法的优化来提高搜索的效率和准确性。
1.排名算法排名算法是搜索引擎中最重要的算法之一，它决定了搜索结果的排序方式。
目前，常用的排名算法包括PageRank算法、TF-IDF 算法和BM25算法等。
这些算法通过分析页面的链接结构、关键字出现频率和相关性等指标，对网页进行排序，使用户能够获得最相关的搜索结果。
2.索引算法索引算法用于构建和更新搜索引擎的索引，以便用户能够快速找到相关的网页。
常见的索引算法包括倒排索引和B树索引等。
倒排索引基于关键字的出现频率和位置信息，快速定位到包含关键字的文档；而B树索引通过有序存储关键字，提高了搜索的效率。
3.查询优化算法查询优化算法用于对用户查询进行优化，提高搜索结果的准确性和响应速度。
如何进行高效的数据库索引优化数据库索引是提高查询性能的重要手段之一。
通过正确使用索引，可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。
下面将介绍一些高效的数据库索引优化的方法。
1.基本的索引优化原则-唯一性:根据数据表的唯一性约束，创建唯一索引，以保证数据的一致性和完整性。
-选择适当的列:在创建索引时，选择有重复值、经常查询或者范围查询的列，可以提高索引的效率。
-索引覆盖:尽量使用索引满足查询需求，避免使用全表扫描，提高查询效率。
2.表结构优化-商定数据类型:选择适当的数据类型，可以减小存储空间，提高索引效率。
-表分解:当表数据过大时，可以进行表分解，将相对不常用的列分解到独立的表中，减小主表的大小，提高索引效率。
3.索引类型选择- B-Tree索引:适用于查询条件是等值查询或范围查询的情况，对于数据有序的列，如日期、数字等，B-Tree索引效果较好。
-哈希索引:适用于等值查询较多的情况，哈希索引可以直接定位到存储区域，比B-Tree索引更快。
但是，哈希索引不支持范围查询。
-全文索引:适用于全文搜索的场景，如文章的关键字搜索。
-空间索引:适用于地理信息查询、位置服务等场景，可以优化空间查询的性能。
4.索引的创建和维护-避免过多的索引:太多的索引会增加索引维护的开销，也会降低更新操作（如插入、删除、更新）的性能。
在开发过程中要谨慎选择创建索引的字段。
-定时维护索引:经常进行索引的重建和优化，保证索引的最新状态，提高查询性能。
-删除不必要的索引:定期检查和分析索引的使用情况，删除不再使用或者无效的索引。
5.统计信息的收集和更新-更新统计信息:统计信息对于查询优化至关重要。
定期收集和更新统计信息，以便数据库优化器生成更好的执行计划。
-执行计划的分析:分析查询的执行计划，根据执行计划优化查询语句、索引或者表结构。
6.查询优化技巧-减少全表扫描:避免在查询中使用不带索引的列，使用索引尽量覆盖查询的需求。
-提高查询的可重用性:对于经常使用的查询，将其封装成存储过程或函数，可以避免重复的编译和解析过程，提高查询效率。
索引的用法和原理索引是一个重要的数据结构，常用于加快对数据的检索和搜索，包括文本搜索和数据库检索。
本文将介绍索引的用法和原理。
一、索引的定义索引是一个数据结构，它存储了数据的某些属性的值和对应的物理位置或指针。
通过索引可以更快速地访问数据，因为索引可以减少需要检索的数据量。
二、索引的作用1. 快速查找索引可以加速数据的查找和搜索，减少了查询时扫描全部数据的时间和资源消耗。
2. 提高更新速度索引可以有效地减少更新数据时需要的扫描数量，从而提高更新的速度。
3. 减少磁盘I/O次数索引可以减少访问磁盘的次数，降低磁盘I/O的消耗。
三、索引的类型1. B+树索引B+树索引是一种常见的索引类型，它是一棵平衡的树结构，具有时间复杂度为log(n)的查询和插入操作。
2. 哈希索引哈希索引是一种将键映射到散列表中的索引类型。
它具有常数时间的查询和插入操作，但不支持范围查询和排序。
索引一般采用B+树等树结构的数据结构，具有快速查找和排序的优势。
B+树的叶子节点存储实际的数据记录，而非叶子节点只存储记录的指针或物理地址。
这样可以减少磁盘I/O 的数量，提高索引的性能。
索引的维护是一种动态操作，包括索引的创建，更新和删除。
当数据变化时，需要对索引进行相应的调整，以保持索引的正确性和高效性。
3. 索引的优化为了提高索引的性能和效率，需要对索引进行优化。
可以通过使用覆盖索引减少需要的I/O次数，对于经常扫描的数据可以使用位图索引等。
五、索引的注意事项1. 索引过多会影响性能索引过多会影响写入性能，并且增加了索引维护的成本。
2. 索引的最佳实践在设计索引时，应根据数据的访问模式和查询需求调整索引的属性和数量。
对于经常使用的查询，可以采用复合索引等技术提高查询效率。
在使用索引时，应选择适当的索引类型和数据结构。
哈希索引适用于等值查询，而B+树索引适用于范围查询和排序。
总结：索引是一种重要的数据结构，可以加速数据的查询和搜索。
本⽂文以MySQL 数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的⼀一些话题。
特别需要说明的是，MySQL ⽀支持诸多存储引擎，⽽而各种存储引擎对索引的⽀支持也各不不相同，因此MySQL 数据库⽀支持多种索引类型，如BTree 索引，哈希索引，全⽂文索引等等。
为了了避免混乱，本⽂文将只关注于BTree 索引，因为这是平常使⽤用MySQL 时主要打交道的索引，⾄至于哈希索引和全⽂文索引本⽂文暂不不讨论。
⽂文章主要内容分为三个部分。
第⼀一部分主要从数据结构及算法理理论层⾯面讨论MySQL 数据库索引的数理理基础。
第⼆二部分结合MySQL 数据库中MyISAM 和InnoDB 数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、⾮非聚集索引及覆盖索引等话题。
第三部分根据上⾯面的理理论基础，讨论MySQL 中⾼高性能使⽤用索引的策略略。
为什什么这⾥里里要讲查询算法和数据结构呢？因为之所以要建⽴立索引，其实就是为了了构建⼀一种数据结构，可以在上⾯面应⽤用⼀一种⾼高效的查询算法，最终提⾼高数据的查询速度。
MySQL 官⽅方对索引的定义为：索引（Index ）是帮助MySQL ⾼高效获取数据的数据结构。
提取句句⼦子主⼲干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之⼀一。
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的⻆角度进⾏行行优化。
最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search ），这种复杂度为O(n)的算法在数据量量很⼤大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了了很多更更优秀的查找算法，例例如⼆二分查找（binary search ）、⼆二叉树查找（binary tree search ）等。
如果稍微分析⼀一下会发现，每种查找算法都只能应⽤用于特定的数据结构之上，例例如⼆二分查找要求被检索数据有序，⽽而⼆二叉树查找只能应⽤用于⼆二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不不可能完全满⾜足各种数据结构（例例如，理理论上不不可能同时将两列列都按顺序进⾏行行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满⾜足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种⽅方式引⽤用（指向）数数据结构与算法（7）：数据库索引原理理及优化⼀一、数据结构及算法基础1.1 索引的本质据，这样就可以在这些数据结构上实现⾼高级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
看⼀一个例例⼦子：图1展示了了⼀一种可能的索引⽅方式。
左边是数据表，⼀一共有两列列七条记录，最左边的是数据记录的物理理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不不是⼀一定物理理相邻的）。
为了了加快Col2的查找，可以维护⼀一个右边所示的⼆二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和⼀一个指向对应数据记录物理理地址的指针，这样就可以运⽤用⼆二叉查找在O(log2n)O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
虽然这是⼀一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统⼏几乎没有使⽤用⼆二叉查找树或其进化品种红⿊黑树（red-black tree）实现的，原因会在下⽂文介绍。
1.2 B树和B+树⽬目前⼤大部分数据库系统及⽂文件系统都采⽤用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本⽂文的下⼀一节会结合存储器器原理理及计算机存取原理理讨论为什什么B-Tree和B+Tree在被如此⼴广泛⽤用于索引，这⼀一节先单纯从数据结构⻆角度描述它们。
要理理解B树，必须从⼆二叉查找树（Binary search tree）讲起。
⼆二叉查找树是⼀一种查找效率⾮非常⾼高的数据结构，它有三个特点。
（1）每个节点最多只有两个⼦子树。
（2）左⼦子树都为⼩小于⽗父节点的值，右⼦子树都为⼤大于⽗父节点的值。
（3）在n 个节点中找到⽬目标值，⼀一般只需要log (n)次⽐比较。
⼆二叉查找树的结构不不适合数据库，因为它的查找效率与层数相关。
越处在下层的数据，就需要越多次⽐比较。
它的搜索时间复杂度为，所以它的搜索效率和树的深度有关极端情况下，n 个数据需要n 次⽐比较才能找到⽬目标值。
对于数据库来说，每进⼊入⼀一层，就要从硬盘读取⼀一次数据，这⾮非常致命，因为硬盘的读取时间远远⼤大于数据处理理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好，这⼀一点也会在后⾯面深⼊入剖析。
如果要提⾼高查询速度，那么就要降低树的深度。
要降低树的深度，很⾃自然的⽅方法就是采⽤用多叉树，再结合平衡⼆二叉树的思想，我们可以构建⼀一个平衡多叉树结构，然后就可以在上⾯面构建平衡多路路查找算法，提⾼高⼤大数据量量下的搜索效率。
B 树（B-tree ）是⼀一种树状数据结构，能够⽤用来存储排序后的数据。
这种数据结构能够让查找数据、循序存取、插⼊入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。
B 树，概括来说是⼀一个⼀一般化的⼆二叉查找树，可以拥有多于2个⼦子节点。
与⾃自平衡⼆二叉查找树不不同，B-树为系统最优化⼤大块数据的读和写操作。
B-tree 算法减少定位记录时所经历的中间过程，从⽽而加快存取速度。
这种数据结O (lo N )g 21.2.1 B 树如下图为⼀一个M=3的B树示例例：1.2.2 B+树B+树是B树的变体，MySQL普遍使⽤用B+Tree实现其索引结构。
也是⼀一种多路路搜索树，其定义基本与B-树相同，除了了：1）⾮非叶⼦子结点的⼦子树指针与关键字个数相同；2）⾮非叶⼦子结点的⼦子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的⼦子树（B-树是开区间）；3）为所有叶⼦子结点增加⼀一个链指针；4）所有关键字都在叶⼦子结点出现；下图为M=3的B+树的示意图：B+树的搜索与B树也基本相同，区别是B+树只有达到叶⼦子结点才命中（B树可以在⾮非叶⼦子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做⼀一次⼆二分查找；B+树的性质：1.所有关键字都出现在叶⼦子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；2.不不可能在⾮非叶⼦子结点命中；下⾯面为⼀一个B+树创建的示意图：⼀一般在数据库系统或⽂文件系统中使⽤用的B+ Tree结构都在经典B+ Tree的基础上进⾏行行了了优化，增加⽬目前计算机使⽤用的主存基本都是随机读写存储器器（RAM），现代RAM的结构和存取原理理⽐比较复杂，这⾥里里本⽂文抛却具体差别，抽象出⼀一个⼗十分简单的存取模型来说明RAM的⼯工作原理理。
从抽象⻆角度看，主存是⼀一系列列的存储单元组成的矩阵，每个存储单元存储固定⼤大⼩小的数据。
每个存储单元有唯⼀一的地址，现代主存的编址规则⽐比较复杂，这⾥里里将其简化成⼀一个⼆二维地址：通过⼀一个⾏行行地址和⼀一个列列地址可以唯⼀一定位到⼀一个存储单元。
上图展示了了⼀一个4 x 4的主存模型。
主存的存取过程如下：当系统需要读取主存时，则将地址信号放到地址总线上传给主存，主存读到地址信号后，解析信号并定位到指定存储单元，然后将此存储单元数据放到数据总线上，供其它部件读取。
写主存的过程类似，系统将要写⼊入单元地址和数据分别放在地址总线和数据总线上，主存读取两个总线的内容，做相应的写操作。
这⾥里里可以看出，主存存取的时间仅与存取次数呈线性关系，因为不不存在机械操作，两次存取的数据的“距离”不不会对时间有任何影响，例例如，先取A0再取A1和先取A0再取D3的时间消耗是⼀一样的。
2.2 磁盘存取原理理上⽂文说过，索引⼀一般以⽂文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作。
与主存不不同，磁盘I/O存在机械运动耗费，因此磁盘I/O的时间消耗是巨⼤大的。
磁盘读取数据靠的是机械运动，当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理理地址，即确定要读的数据在哪个磁道，哪个扇区。
为了了读取这个扇区的数据，需要将磁头放到这个扇区上⽅方，为了了实现这⼀一点，磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间，然后磁盘旋转将⽬目标扇区旋转到磁头下，这个过程耗费的时间叫做旋转时间，最后便便是对读取数据的传输。
所以每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分。
其中：综上所述，如果我们采⽤用B-Tree 存储结构，搜索时I/O 次数⼀一般不不会超过3次，所以⽤用B-Tree 作为索引结构效率是⾮非常⾼高的。
从上⾯面介绍我们知道，B 树的搜索复杂度为O(h)=O(logdN)，所以树的出度d 越⼤大，深度h 就越⼩小，I/O 的次数就越少。
B+Tree 恰恰可以增加出度d 的宽度，因为每个节点⼤大⼩小为⼀一个⻚页⼤大⼩小，所以出度的上限取决于节点内key 和data 的⼤大⼩小：dmax=floor (pagesize/(keysize+datasize+pointsize))//floor 表示向下取整由于B+Tree 内节点去掉了了data域，因此可以拥有更更⼤大的出度，从⽽而拥有更更好的性能。
B-树和B+树查找过程基本⼀一致。
如上图所示，如果要查找数据项29，那么⾸首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发⽣生⼀一次IO ，在内存中⽤用⼆二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为⾮非常短（相⽐比磁盘的IO ）可以忽略略不不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发⽣生第⼆二次IO ，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发⽣生第三次IO ，同时内存中做⼆二分查找找到29，结束查询，总计三次IO 。
真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO ，性能提⾼高将是巨⼤大的，如果没有索引，每个数据项都要发⽣生⼀一次IO ，那么总共需要百万次的IO ，显然成本⾮非常⾮非常⾼高。
这⼀一章从理理论⻆角度讨论了了与索引相关的数据结构与算法问题，下⼀一章将讨论B+Tree 是如何具体实现为MySQL 中索引，同时将结合MyISAM 和InnDB 存储引擎介绍⾮非聚集索引和聚集索引两种不不同3.1 B+树性能分析3.2 B+树查找过程的索引实现形式。
四、MySQL索引实现在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不不同存储引擎对索引的实现⽅方式是不不同的，本⽂文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现⽅方式。
4.1 MyISAM索引实现MyISAM引擎使⽤用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
下图是MyISAM索引的原理理图：这⾥里里设表⼀一共有三列列，假设我们以Col1为主键，则上图是⼀一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。
可以看出MyISAM的索引⽂文件仅仅保存数据记录的地址。
