綜述：
mysql索引底層採用的是b樹和b+樹來實現。那為什麼是b樹和b+樹而不是其他諸如陣列、鍊錶、平衡二叉樹這些資料結構呢？下面來學習。
1、資料庫檔案儲存方式
資料庫檔案都是以磁碟檔案儲存在系統中的，這也是資料庫能夠持久化儲存資料的原因。
2、從資料庫讀取資料的原理
從資料庫中讀取資料，先不考慮從快取中讀取的情況，那就是直接從磁碟檔案中讀取資料，我們都知道，從磁碟檔案中讀取資料是十分耗時的，資料庫select的時間取決於執行磁碟io的次數，所以減少磁碟io就可以顯著提高讀取資料的速度。
3、減少磁碟io操作的影響因素
磁碟io與預讀：
磁碟讀取分為分為尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間三個部分，這三個部分耗時相加就是一次磁碟io的時間，這個成本是訪問記憶體的十萬倍左右；正是由於磁碟io是非常昂貴的操作，所以計算機作業系統對此做了優化：預讀；每一次io時，不僅僅把當前磁碟位址的資料載入到記憶體，同時也把相鄰資料也載入到記憶體緩衝區中。因為區域性預讀原理說明：當訪問乙個位址資料的時候，與其相鄰的資料很快也會被訪問到。每次磁碟io讀取的資料我們稱之為一頁（page）。一頁的大小與作業系統有關，一般為4k或者8k。這也就意味著讀取一頁內資料的時候，實際上發生了一次磁碟io。
正因為有了磁碟io預讀機制，所以才有了減少磁碟io的可能，因為一次磁碟io操作，可以查詢到物理儲存中相鄰的一大片資料。
一次磁碟io操作可以取出物理儲存中相鄰的一大片資料，如果查詢的索引資料（就是b+樹中從根節點一直到葉子節點整個過程中查詢的節點數）都集中在該區域，那麼只需要一次磁碟io，否則就需要多次磁碟io。
4、資料庫中使用什麼資料結構作為索引
①、鍊錶，鍊錶的查詢速度是o(n)，每次查詢都得從煉表頭開始查詢，如果有資料10000條，目標資料在第5000行，則每次都會從頭開始遍歷5000次才讀取到。
②、陣列，陣列的查詢速度是o(1)，查詢速度確實很快，但是對於陣列來說insert、update、delete等就顯得很乏力了；而且另乙個不使用陣列的原因是索引是儲存在磁碟中的，當索引非常大的時候無法一次載入到記憶體中。
③、平衡二叉樹，二叉查詢樹查詢的時間複雜度是o（logn），查詢速度最快和比較次數最少，既然效能已經如此優秀，但為什麼實現索引是使用b-tree而不是二叉查詢樹，關鍵因素是磁碟io的次數。
④、b樹和b+樹，資料庫索引採用的資料結構。
b樹和b+樹閱讀：btree和b+tree詳解
5、為什麼資料庫選b-tree或b+tree而不是二叉樹作為索引結構
閱讀：為什麼資料庫選b-tree或b+tree而不是二叉樹作為索引結構
推薦閱讀：深入理解資料庫索引採用b樹和b+樹的原因
6、聚簇索引與非聚簇索引
mysql中最常見的兩種儲存引擎分別是myisam和innodb，分別實現了非聚簇索引和聚簇索引。
聚簇索引的解釋是:聚簇索引的順序就是資料的物理儲存順序；
非聚簇索引的解釋是:索引順序與資料物理排列順序無關。
在索引的分類中，我們可以按照索引的鍵是否為主鍵來分為「主索引」和「輔助索引」，使用主鍵鍵值建立的索引稱為「主索引」，其它的稱為「輔助索引」。因此主索引只能有乙個，輔助索引可以有很多個。
myisam——非聚簇索引
innodb——聚簇索引
使用主索引的時候，更適合使用聚簇索引，因為聚簇索引只需要查詢一次，而非聚簇索引在查到資料的位址後，還要進行一次i/o查詢資料。
因為聚簇輔助索引儲存的是主鍵的鍵值，因此可以在資料行移動或者頁**的時候降低成本，因為這時不用維護輔助索引。但是由於主索引儲存的是資料本身，因此聚簇索引會占用更多的空間。
聚簇索引在插入新資料的時候比非聚簇索引慢很多，因為插入新資料時需要檢測主鍵是否重複，這需要遍歷主索引的所有葉節點，而非聚簇索引的葉節點儲存的是資料位址，占用空間少，因此分布集中，查詢的時候i/o更少，但聚簇索引的主索引中儲存的是資料本身，資料占用空間大，分布範圍更大，可能占用好多的扇區，因此需要更多次i/o才能遍歷完畢。
下圖可以形象的說明聚簇索引和非聚簇索引的區別
從上圖中可以看到聚簇索引的輔助索引的葉子節點的data儲存的是主鍵的值，主索引的葉子節點的data儲存的是資料本身，也就是說資料和索引儲存在一起，並且索引查詢到的地方就是資料（data）本身，那麼索引的順序和資料本身的順序就是相同的；
而非聚簇索引的主索引和輔助索引的葉子節點的data都是儲存的資料的實體地址，也就是說索引和資料並不是儲存在一起的，資料的順序和索引的順序並沒有任何關係，也就是索引順序與資料物理排列順序無關。
參考文章：深入理解mysql索引原理和實現——為什麼索引可以加速查詢？
關於索引的基礎知識：mysql基礎知識之索引
資料庫 索引的底層原理
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