我們以丟擲問題的形式開始講解：
（1）資料庫檔案儲存的方式
（2）從資料庫讀取資料的原理
（3）減少磁碟io操作的影響因素
（4）基於磁碟io預讀機制，索引可以快速查詢資料
（a）什麼是索引
（b）為什麼要使用索引
（5）資料庫中使用什麼資料結構作為索引
（a）鍊錶
（b）陣列
（c）平衡二叉樹
（d）b樹和b+樹
（6）採用平衡二叉樹和b樹，資料查詢的對比
前面幾篇關於資料庫底層磁碟檔案讀取，資料庫索引實現細節進行了深入的研究，但是沒有串聯起來的講解為什麼資料庫索引會採用b樹和b+樹而不是其他的資料結構，例如平衡二叉樹、鍊錶等，因此，本文打算從資料庫檔案儲存以及讀取說起，講解資料庫索引的由來。
資料庫檔案儲存都是以磁碟檔案儲存在系統中的，這也是資料庫能持久化儲存資料的原因。
從資料庫讀取資料，先暫且不考慮從快取中讀取資料的情況，那就是從磁碟檔案中讀取資料的，我們知道從磁碟檔案中讀取資料是比較耗時的，資料庫的select操作的時間，取決於執行磁碟io的次數，因此儘量減少磁碟io就可以顯著的提公升資料的查詢速度。
有哪些因素可以減少磁碟io呢，這首先得將了解一下磁碟io與預讀。
磁碟io與預讀
磁碟讀取依靠的是機械運動，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，大概9ms左右。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。
以索引為b+樹為例：
磁碟io次數和索引資料結構查詢的次數以及磁碟io與預讀都有關係，具體關係：磁碟io次數 <= 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。
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
到現在才開始講解索引了。正是基於磁碟io預讀機制的前提，資料庫可以採用索引機制快速查詢出資料。
索引是幫助資料高效查詢資料的一種資料結構，它包含乙個表中某些列的值以及記錄對應的位址，並且把這些值儲存在乙個資料結構中。常用的索引有b樹和b+樹
舉個例子來說，假設我們有乙個資料庫student，這個表分別有三個字段：name，age，class。假設表中有2000條記錄。
1、假如沒有使用索引，當我們查詢名為「xiaxia」的學生的時候，即呼叫：
select name,age,class from student where name = "xiaxia";
此時資料庫不得不在student表中對這2000條記錄一條一條的進行判斷name欄位是否為「xiaxia」。這也就是所謂的全表掃瞄。
2、而當我們在student表上的name欄位上建立索引時，當我們查詢名為「xiaxia」的學生時：
會通過索引查詢去查詢名為「xiaxia」的學生，因為該索引已經按照字母順序排列，因此要查詢名為「xiaxia」的記錄時會快很多，因為名字首字母為「x」的雇員都是排列在一起的。通過該索引，能獲取到表中對應的記錄。
鍊錶的查詢速度是o（n），每次查詢都得從煉表頭開始查詢，例如上面查詢「xiaxia」，如果xiaxia在1000的位置，那麼需要遍歷1000次才能查詢到。
有人可能會說，查詢速度肯定是資料最快呀，畢竟o（1），的確單純就select的話，採用陣列的形式是最合適的，但是採用陣列會遇到如下幾個問題：1、採用陣列的話，其他操作如delete、update、insert就不合適了；2、另外乙個原因：索引是存在於磁碟中，當索引非常大的時候，達到幾個g的時候，無法一次載入到記憶體中。
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。
資料庫索引採用的資料結構
這裡直接引用感謝博主
感謝）更詳細資料庫索引：
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總結 1.不包含data 每頁的包含的內容會比較多,出度比較高.深度低,有效保證效能 2.葉子節點包含所有內容,便於全域性遍歷.原因 相對於b樹，1 b 樹空間利用率更高，可減少i o次數，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...
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