InnoDB儲存引擎支援B+樹索引、雜湊索引、全文索引和空間索引，後兩種很少用到，本文主要介紹B+樹索引。

B+樹是從最早的平衡二叉樹（AVL）演變而來，但是B+樹不是一個二叉樹。B+中的B不代表二叉(Binary),而是代表平衡(Balance)。其他常見的樹結構還有BST，紅黑樹，B樹，B*樹。

MySQL中的B+樹索引可以分為聚集索引（clustered index）和非聚集索引（non-clustered index）。

InnoDB聚集索引就是按照每張表的主鍵構造一顆B+樹，並且葉子節點上存放著整行記錄資料，而非聚集索引的葉子節點上僅儲存鍵值以及指向資料頁的偏移量。聚集索引的這個特性決定了索引組織表中資料也是索引的一部分。（ps：MyISAM索引的葉子節點上存放的是資料記錄的地址。）

二、B+樹索引結構

B+樹是為磁碟及其他儲存輔助裝置而設計一種平衡查詢樹（不是二叉樹）。B+樹中，所有記錄的節點按大小順序存放在同一層的葉子節點中，各葉子節點用指標進行連線。MySQL將每個葉子節點的大小設定為一個頁的整數倍，利用磁碟的預讀機制，能有效減少磁碟I/O次數，提高查詢效率。

頁是計算機管理儲存器的邏輯塊，硬體及OS往往將主存和磁碟儲存區分割為連續的大小相等的塊，每個儲存塊稱為一頁，頁的大小通常為4K。

下圖，是一個經典的B+樹組織結構圖(簡化的2層B+樹，每個頁面的扇出為4)：

此B+樹，有5條使用者記錄，分別是1，2，3，4，5；

B+樹上層頁面中的記錄，儲存的是下層頁面中的最小值(Low Key)；

B+樹的所有資料，均儲存在B+樹的葉節點；

B+樹葉子節點的所有頁面，通過雙向連結串列連結起來；

關於B+樹的分裂與合併，這裡不作詳細介紹，有興趣的可以自行了解。

實際上B+索引在資料庫中有一個特點就是其高扇出性，因此在資料庫中，B+樹的高度一般不超過3層，也就是對於查詢某一鍵值的行記錄，最多隻需要2到3次IO。現在一般的機械硬碟的IOPS在100～200之間，2～3次的IO意味著查詢時間只需0.02～0.03秒，更有甚者，現在大多數企業都使用SSD固態硬碟，IOPS基本超過50000，查詢效率進一步提升。

所有的葉子節點使用指標連結的好處是可以進行區間訪問，這也是MySQL使用B+樹作為索引儲存結構的重要原因。

另一個重要的問題，為什麼通常我們要給表設定一個自增的主鍵，因為所有記錄的節點按大小順序存放在同一層的葉子節點中，這樣就就會形成一個緊湊的索引結構，近似順序填滿，每次插入新資料時減少B+樹維護的成本。如果使用非自增主鍵，由於每次插入主鍵的值近乎於隨機，分裂會造成了大量的碎片，後續不得不通過OPTIMIZE TABLE來重建並優化填充頁面。另外區間讀取時，MySQL預讀一部分和你當前讀資料所在記憶體相鄰的資料塊，也能有效減少磁碟I/O次數。

B+樹索引並不能找到一個鍵值對應的具體行。b+樹索引只能查到被查詢資料行所在的頁，然後資料庫通過把頁讀入記憶體，再在記憶體中查詢，最後得到結果。

三、什麼是順序讀和隨機讀

順序讀是指順序的讀取磁碟上的塊，隨機讀是指訪問的塊是不連續的，需要磁碟的磁頭不斷移動。隨機讀的效能是遠遠低於順序讀的。在資料庫中，順序讀根據索引的葉節點就能順序的讀取所需的行資料，這個順序讀只是邏輯的順序讀，在磁碟上可能還是隨機讀。

隨機讀是指訪問輔助索引葉節點不能完全得到結果，需要根據輔助索引頁節點中的主鍵去尋找實際資料行。對於一些取表裡很大部分資料的查詢，正式因為讀取是隨機讀，而隨機讀的效能會遠低於順序讀。所以優化器才會選擇全部掃描順序讀，而不使用索引。

InnoDB儲存引擎有兩個預讀取方法，隨機預讀取和線性預讀取。隨機預讀取是指當一個區（共64個連續頁）中有13個頁在緩衝區中並被頻繁訪問時，InnoDB儲存引擎會將這個區中剩餘的頁預讀到緩衝區。線性預讀取基於緩衝池中頁的訪問方式，而不是數量。如果一個區中有24個頁被順序訪問了，則InnoDB會讀取下一個區的所有頁到緩衝區。但是InnoDB預讀取經過測試後效能比較差，經過TPCC測試發現禁用預讀取比啟用預讀取提高了10%的效能。在新版本InnoDB中，MySQL禁用了隨機預讀取，僅保留了線性預讀取，並且加入了innodb_read_ahead_threshold引數，當連續訪問頁超過該值時才啟用預讀取，預設值為56。

四、B+樹索引的使用

MySQL索引的新增和刪除操作，對於主鍵索引，MySQL先是建立一張加好索引的臨時表，然後把資料匯入臨時表，再刪除原表，把臨時表重新命名為原表。對於二級索引，新版本的MySQL不再建立臨時表，而是首先對錶加S鎖，在建立的過程中不需要重建表，但是由於上了S鎖，在建立索引的過程中只能進行查詢操作，不能更新資料。

低選擇性的欄位沒有必要新增B+樹索引。例如性別，它們取值範圍很小。相反，某個欄位取值範圍很廣，如姓名，幾乎沒有重複，即高選擇性，則使用B+索引是比較合適的。

五、聯合索引

聯合索引還是一個B+樹，不同的是記錄節點的鍵值數量不是1，而是大於等於2，並按順序排列，所以聯合索引才會有最左匹配原則。