數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
(1)很適合磁盤存儲(chǔ)，能夠充分利用局部性原理，磁盤預(yù)讀；
(2)很低的樹高度，能夠存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)；
(3)索引本身占用的內(nèi)存很小；
(4)能夠很好的支持單點(diǎn)查詢，范圍查詢，有序性查詢；
數(shù)據(jù)庫的索引分為主鍵索引（Primary Inkex）與普通索引（Secondary Index）。InnoDB和MyISAM是怎么利用B+樹來實(shí)現(xiàn)這兩類索引，其又有什么差異呢？這是今天要聊的內(nèi)容。
一，MyISAM的索引
MyISAM的索引與行記錄是分開存儲(chǔ)的，叫做非聚集索引（UnClustered Index）。
其主鍵索引與普通索引沒有本質(zhì)差異：
有連續(xù)聚集的區(qū)域單獨(dú)存儲(chǔ)行記錄
主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)主鍵，與對(duì)應(yīng)行記錄的指針
普通索引的葉子結(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)索引列，與對(duì)應(yīng)行記錄的指針
畫外音：MyISAM的表可以沒有主鍵。
主鍵索引與普通索引是兩棵獨(dú)立的索引B+樹，通過索引列查找時(shí)，先定位到B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)，再通過指針定位到行記錄。
舉個(gè)例子，MyISAM：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
表中有四條記錄：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
其B+樹索引構(gòu)造如上圖：
行記錄單獨(dú)存儲(chǔ)
id為PK，有一棵id的索引樹，葉子指向行記錄
name為KEY，有一棵name的索引樹，葉子也指向行記錄
二、InnoDB的索引
InnoDB的主鍵索引與行記錄是存儲(chǔ)在一起的，故叫做聚集索引（Clustered Index）：
沒有單獨(dú)區(qū)域存儲(chǔ)行記錄
主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)主鍵，與對(duì)應(yīng)行記錄（而不是指針）
畫外音：因此，InnoDB的PK查詢是非常快的。
因?yàn)檫@個(gè)特性，InnoDB的表必須要有聚集索引：
(1)如果表定義了PK，則PK就是聚集索引；
(2)如果表沒有定義PK，則第一個(gè)非空unique列是聚集索引；
(3)否則，InnoDB會(huì)創(chuàng)建一個(gè)隱藏的row-id作為聚集索引；
聚集索引，也只能夠有一個(gè)，因?yàn)閿?shù)據(jù)行在物理磁盤上只能有一份聚集存儲(chǔ)。
InnoDB的普通索引可以有多個(gè)，它與聚集索引是不同的：
普通索引的葉子節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)主鍵（也不是指針）
對(duì)于InnoDB表，這里的啟示是：
(1)不建議使用較長的列做主鍵，例如char(64)，因?yàn)樗械钠胀ㄋ饕紩?huì)存儲(chǔ)主鍵，會(huì)導(dǎo)致普通索引過于龐大；
(2)建議使用趨勢遞增的key做主鍵，由于數(shù)據(jù)行與索引一體，這樣不至于插入記錄時(shí)，有大量索引分裂，行記錄移動(dòng)；
仍是上面的例子，只是存儲(chǔ)引擎換成InnoDB：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
表中還是四條記錄：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
其B+樹索引構(gòu)造如上圖：
id為PK，行記錄和id索引樹存儲(chǔ)在一起
name為KEY，有一棵name的索引樹，葉子存儲(chǔ)id
當(dāng)：
select * from t where name=‘lisi’;
會(huì)先通過name輔助索引定位到B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)得到id=5，再通過聚集索引定位到行記錄。
畫外音：所以，其實(shí)掃了2遍索引樹。
三，總結(jié)
MyISAM和InnoDB都使用B+樹來實(shí)現(xiàn)索引：
MyISAM的索引與數(shù)據(jù)分開存儲(chǔ)
MyISAM的索引葉子存儲(chǔ)指針，主鍵索引與普通索引無太大區(qū)別
InnoDB的聚集索引和數(shù)據(jù)行統(tǒng)一存儲(chǔ)
InnoDB的聚集索引存儲(chǔ)數(shù)據(jù)行本身，普通索引存儲(chǔ)主鍵
InnoDB一定有且只有一個(gè)聚集索引
InnoDB建議使用趨勢遞增整數(shù)作為PK，而不宜使用較長的列作為PK
