浅谈mysql的InnoDb引擎的BTREE索引

MySQL之所以能成为当今主流的关系型数据库，并成为许多Web服务和OLTP优先选用的存储方式，与其强大的InnoDb存储引擎是密不可分的，今天我们来了解下给查询效率带来巨大提高的索引。

  索引可以说是关系型数据库非常重要的一项技术，他通过将加索引的一列或者多列按照一定的排序建立索引文件，当对这些列进行查询时，会使用索引大幅度优化查询速度。InnoDb的索引类型有两种，哈希索引和B+TREE索引，由于哈希索引有其只能进行等值查询的局限性，所以常用的是B+TREE，我们只讨论B+TREE索引。

  这里我们先认识下BTREE（B-TREE）和B+TREE，BTREE也就是我们通常所说的平衡查找树，这是一种可以利用二分查找的数据结构，他的查找时间复杂度与树的高度有关（也就是需要几次磁盘IO，这个是非常浪费时间的）。而B+TREE在BTREE的基础上做了以下优化

  1，只在叶子节点存储数据，对比BTREE会在所有节点存储数据（这样每层非叶子节点存的数据比BTREE树小，树的高度也明白BTREE树高，从而可以减少磁盘IO次数，另外，对于BTREE树来说，查找的复杂度和节点处于的位置有关，B+TREE树所有叶子节点的查找复杂度是一样的，相对更加稳定。）

  2，InnoDb的索引使用的B+TREE带有顺序访问指针，每个叶子节点增加了指向相邻节点的指针，这对于区间访问的性能带来了极大提高。

  不同于一般的索引建立方式（数据和索引文件是分离的，MyISAM是这样），InnoDb的索引文件本身就是数据文件（聚集索引），表数据文件本身就是按照主索引按照B+TREE结构存储的索引结构。对于辅助索引，其Data域存储的是主键的值而不是地址，也就是说辅助索引都引用主键作为data域，这样使用辅助索引作为查询条件时，需要一个回表的过程。

加qq群获取源码：994625692（可以聊天聊地的那种）