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众所周知，在MySQL的InnoDB引擎，为了提高查询速度，可以在字段上添加索引，索引就像一本书的目录，通过目录来定位书中的内容在哪一页。

 InnoDB支持的索引有如下几种：

• B+树索引

• 全文索引

• 哈希索引

重点介绍B+树索引。

一、数据结构——B+树

        相信大家在大学的数据结构的课程中都学过二分查找、二叉树和平衡二叉树。在一组有序的数据中，利用二分查找可以在log2N的复杂度中快速检索数据，平衡二叉树是在二叉查找树的基础上演变而来，解决了二叉查找树在极端情况下转化为单链表的问题。而B+树呢？让我们来看B+树的结构

在B+树中，数据都是按照从下到大的顺序存放在叶子节点中，由上图的B+树可得出，这颗B+树的高度为2，每页可存储4条数据，扇出为5，第一层是索引页，第二层是数据页。数据库B+树索引的本质就是B+树在数据库中的实现，并且B+树的高度一般限制在2-4层，磁盘的IO操作只需要2-4次，所以在索引上查找数据，速度很快。

二、B+树索引

1、聚集索引

        在InnoDB引擎中，都有一个聚集索引，一般是primary key，若用户没有显示指定primary key，InnoDB会默认选择表的第一个not null的unique索引为主键，若没有，则会自动创建一个6字节大小的_rowid作为主键。

上图是一张聚集索引的示意图，由上图，我们可以看到，该树分为两层，同样第一层是索引页，第二层是数据页，实实在在存放数据的地方。我们还可以得出，索引页存放的并不是数据而是指向真实数据的一个偏移量，而真实数据存放在第二层的数据页，所以如果一条SQL语句命中索引，只是命中了索引页的数据，然后通过索引页找到真实数据所在的页。

        聚集索引的存储在物理上不是连续的，在逻辑上却是连续的，这是因为页与页是通过双向链表维护的，而每页中行记录也是通过双向链表维护。为什么要双向链表？？这是因为方便范围查询和排序，如过找到某个索引所在数据页的偏移量，直接遍历这个链表或者逆序遍历这个链表，便可以方便的进行范围查询和逆序排序。比如

select * from table where id>10 and id<1000;

2、辅助索引

        InnoDB的另一种索引，辅助索引，也叫二级索引或非聚集索引。对于辅助索引，叶子并不包含行记录的全部数据，叶子节点除了包含键值外，还包含了一个被称作“书签”的东西，该书签用来告诉InnoDB到哪里可以找到所需的行的数据，所以书签实际存放的是聚集索引，所以如果SQL命中了辅助索引，查询流程分为两步：

1、找到索引页

2、通过索引页找到数据页，该数据页包含聚集索引的的值

3、通过聚集索引找到行记录

所以，辅助索引一般比聚集索引多一次IO。

一个很容易被DBA忽略的问题：如果一条SQL语句命中索引，B+树索引不能找到一个给定查询条件的具体行，只能找到被查询数据行所在的页，然后将这个数据读入内存，然后再内存中遍历所有行找到数据。另外，每一页大小为16k，每一页会包含多行，行与行之间是通过双向链表组织的，所以范围查询或者顺序倒序排序查询时，只需遍历链表就可以了。

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