mysql官方對索引的定義為：索引（index）是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。
我們知道，資料庫查詢是資料庫的最主要功能之一。我們都希望查詢資料的速度能盡可能的快，因此資料庫系統的設計者會從查詢演算法的角度進行優化。最基本的查詢演算法當然是順序查詢（linear search），這種複雜度為o(n)的演算法在資料量很大時顯然是糟糕的，好在電腦科學的發展提供了很多更優秀的查詢演算法，例如二分查詢（binary search）、二叉樹查詢（binary tree search）等。如果稍微分析一下會發現，每種查詢演算法都只能應用於特定的資料結構之上，例如二分查詢要求被檢索資料有序，而二叉樹查詢只能應用於二叉查詢樹上，但是資料本身的組織結構不可能完全滿足各種資料結構（例如，理論上不可能同時將兩列都按順序進行組織），所以，在資料之外，資料庫系統還維護著滿足特定查詢演算法的資料結構，這些資料結構以某種方式引用（指向）資料，這樣就可以在這些資料結構上實現高階查詢演算法。這種資料結構，就是索引。
看乙個例子：
圖1.png
圖1展示了一種可能的索引方式。左邊是資料表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是資料記錄的實體地址（注意邏輯上相鄰的記錄在磁碟上也並不是一定物理相鄰的）。為了加快col2的查詢，可以維護乙個右邊所示的二叉查詢樹，每個節點分別包含索引鍵值和乙個指向對應資料記錄實體地址的指標，這樣就可以運用二叉查詢在o(log2n)的複雜度內獲取到相應資料。
雖然這是乙個貨真價實的索引，但是實際的資料庫系統幾乎沒有使用二叉查詢樹或其進化品種紅黑樹（red-black tree）實現的，原因會在下文介紹。
目前大部分資料庫系統及檔案系統都採用b-tree或其變種b+tree作為索引結構，在本文的下一節會結合儲存器原理及計算機訪問原理討論為什麼b-tree和b+tree在被如此廣泛用於索引，這一節先單純從資料結構角度描述它們。
b-樹的搜尋，從根結點開始，對結點內的關鍵字（有序）序列進行二分查詢，如果命中則結束，否則進入查詢關鍵字所屬範圍的兒子結點；重複，直到所對應的兒子指標為空，或已經是葉子結點；b-tree上查詢演算法的偽**如下：
btree_search(node, key) return btree_search(point[i+1]->node);}data = btree_search(root, my_key);
b+的搜尋與b-樹也基本相同，區別是b+樹只有達到葉子結點才命中（b-樹可以在非葉子結點命中），其效能也等價於在關鍵字全集做一次二分查詢；
一般來說，索引本身也很大，不可能全部儲存在記憶體中，因此索引往往以索引檔案的形式儲存的磁碟上。這樣的話，索引查詢過程中就要產生磁碟i/o消耗，相對於記憶體訪問，i/o訪問的消耗要高幾個數量級，所以評價乙個資料結構作為索引的優劣最重要的指標就是在查詢過程中磁碟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詢過程中磁碟i/o的訪問次數。
假如每個盤塊可以正好存放乙個b樹的結點（正好存放2個檔名）。那麼乙個btnode結點就代表乙個盤塊，而子樹指標就是存放另外乙個盤塊的位址。
當然，如果我們使用平衡二叉樹的磁碟儲存結構來進行查詢，磁碟4次，最多5次，而且檔案越多，b樹比平衡二叉樹所用的磁碟io操作次數將越少，效率也越高。
myisam引擎使用b+tree作為索引結構，葉節點的data域存放的是資料記錄的位址。下圖是myisam索引的原理圖：
這裡設表一共有三列，假設我們以col1為主鍵，則上圖是乙個myisam表的主索引（primary key）示意。可以看出myisam的索引檔案僅僅儲存資料記錄的位址。在myisam中，主索引和輔助索引（secondary key）在結構上沒有任何區別，只是主索引要求key是唯一的，而輔助索引的key可以重複。如果我們在col2上建立乙個輔助索引，則此索引的結構如下圖所示：
同樣也是一顆b+tree，data域儲存資料記錄的位址。因此，myisam中索引檢索的演算法為首先按照b+tree搜尋演算法搜尋索引，如果指定的key存在，則取出其data域的值，然後以data域的值為位址，讀取相應資料記錄。
myisam的索引方式也叫做「非聚集」的。
雖然innodb也使用b+tree作為索引結構，但具體實現方式卻與myisam截然不同。
第乙個重大區別是innodb的資料檔案本身就是索引檔案。從上文知道，myisam索引檔案和資料檔案是分離的，索引檔案僅儲存資料記錄的位址。而在innodb中，表資料檔案本身就是按b+tree組織的乙個索引結構，這棵樹的葉節點data域儲存了完整的資料記錄。這個索引的key是資料表的主鍵，因此innodb表資料檔案本身就是主索引。
paste_image.png
上圖是innodb主索引（同時也是資料檔案）的示意圖，可以看到葉節點包含了完整的資料記錄。這種索引叫做聚集索引。因為innodb的資料檔案本身要按主鍵聚集，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系統會自動選擇乙個可以唯一標識資料記錄的列作為主鍵，如果不存在這種列，則mysql自動為innodb表生成乙個隱含字段作為主鍵，這個字段長度為6個位元組，型別為長整形。
第二個與myisam索引的不同是innodb的輔助索引data域儲存相應記錄主鍵的值而不是位址。換句話說，innodb的所有輔助索引都引用主鍵作為data域。例如，定義在col3上的乙個輔助索引：
這裡以英文本元的ascii碼作為比較準則。聚集索引這種實現方式使得按主鍵的搜尋十分高效，但是輔助索引搜尋需要檢索兩遍索引：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。
了解不同儲存引擎的索引實現方式對於正確使用和優化索引都非常有幫助，例如知道了innodb的索引實現後，就很容易明白為什麼不建議使用過長的字段作為主鍵，因為所有輔助索引都引用主索引，過長的主索引會令輔助索引變得過大。再例如，用非單調的字段作為主鍵在innodb中不是個好主意，因為innodb資料檔案本身是一顆b+tree，非單調的主鍵會造成在插入新記錄時資料檔案為了維持b+tree的特性而頻繁的**調整，十分低效，而使用自增字段作為主鍵則是乙個很好的選擇。
mysql 資料結構 Mysql索引資料結構
mysql索引資料結構 當慢查詢時，看sql是否走索引。索引的本質 索引是幫助mysql高效獲取資料的排好序的資料結構。mysql若不建立索引，查詢某條資料時則會逐行掃瞄，每掃瞄一行資料就會做一次磁碟io。b tree 葉節點具有相同的深度，葉節點的指標為空。所有索引元素不重複。葉節點中的資料索引從...
mysql索引資料結構 mysql索引資料結構
什麼是索引？索引就是排好序的資料結構，可以幫助我們快速的查詢到資料 幾種資料結構 二叉樹 如果資料是單邊增長的情況 那麼出現的就是和鍊錶一樣的資料結構了，樹高度大 紅黑樹 在二叉樹的基礎上多了樹平衡，也叫二叉平衡樹，不像二叉樹那樣極端的情況會往乙個方向發展。同樣我們查詢6，在二叉樹中我們需要經過6個...
MySQL索引資料結構
mysql官方對索引的定義為 索引 index 是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。句子主幹就是索引是資料結構。資料庫查詢是資料庫的主要功能，我們都希望查詢資料的速度盡可能快，因此資料庫系統設計會從查詢的優化的角度進行優化。最基本的查詢演算法就是順序查詢，但這種複雜度為o n 查詢在資料量大的時...