資料庫索引的資料結構：

採用的是B+Tree

檔案系統採用的是B-Tree

為什麼採用B+Tree

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在磁碟上。這樣的話，索引查詢過程中就要產生磁碟I/O的消耗，所以評價一個索引的優劣的重要指標就是I/O的操作次數。

I/O的操作次數與數的高度有關。數的高度O(h)=O(logdN)。由此可見d越大索引的效能就越好。相對於B-Tree而言，B+Tree內節點去掉了data域，因此可以擁有更大出度，故使用B+Tree。

MySQL索引實現

MySQL中，索引屬於儲存引擎級別的概念，不同的儲存索引對索引的實現方式是不同的。

MyISAM索引實現

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地址。

l  MyISAM的索引檔案僅僅儲存資料記錄的地址。在MyISAM中，主索引和輔助索引在結構上沒有區別。

l  MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以這麼稱呼是為了與InnoDB的聚集索引區分。

InnoDB索引實現

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

1)        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地址。

InnoDB的資料檔案本身就是索引檔案，即資料檔案本身就是按B+Tree組織的一個索引結構，葉子節點data儲存了完整的資料記錄。

2)        InnoDB的輔助索引data域儲存相應記錄主鍵的值而不是地址。

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。

MySQL效能優化最佳實踐

1)        為查詢快取優化查詢：即才有SQL模板，通過引數傳遞條件。

2)        當只要一行資料時使用LIMIT 1：MySQL資料庫引擎會在找到一條資料後停止搜尋，而不是繼續往後查少下一條符合記錄的資料

3)        使用EXPLINE關鍵字檢視SQL語句

4)        為索引欄位建索引：如果在表中，有某個欄位你總要會經常用來做搜尋，那麼，為其建立索引。

5)        不使用ORDER BY RAND()：

打亂返回的資料行？隨機挑一個數據

6)        避免使用SELECT *：

從資料庫裡讀出越多的資料，那麼查詢就會變得越慢。並且，如果你的資料庫伺服器和WEB伺服器是兩臺獨立的伺服器的話，這還會增加網路傳輸的負載。

即：需要什麼取什麼。

7)        拆分大的DELETE或INSERT語句：

8)        選擇正確的儲存索引：

在 MySQL 中有兩個儲存引擎 MyISAM 和 InnoDB，每個引擎都有利有弊。

MyISAM：適合於一些需要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操作並不是很好。

InnoDB：寫操作比較優秀，他支援“行鎖”，並支援事務。

9)        對索引的優化

a)        越小的資料型別通常更好：越小的資料型別通常在磁碟、記憶體和CPU快取中都需要更少的空間，處理起來更快。

b)        簡單的資料型別更好：整型資料比起字元，處理開銷更小，因為字串的比較更復雜。

c)        儘量避免NULL：應該指定列為NOT NULL，除非你想儲存NULL。在MySQL中，含有空值的列很難進行查詢優化，因為它們使得索引、索引的統計資訊以及比較運算更加複雜。應該用0、一個特殊的值或者一個空串代替空值。

引自：http://blog.csdn.net/dfsaggsd/article/details/50563878