索引简介
B+树适合作为数据库的基础结构，完全是因为计算机的内存-机械硬盘两层存储结构。内存可以完成快速的随机访问（随机访问即给出任意一个地址，要求返回这个地址存储的数据）但是容量较小。而硬盘的随机访问要经过机械动作（1磁头移动 2盘片转动），访问效率比内存低几个数量级，但是硬盘容量较大。典型的数据库容量大大超过可用内存大小，这就决定了在B+树中检索一条数据很可能要借助几次磁盘IO操作来完成。如下图所示：通常向下读取一个节点的动作可能会是一次磁盘IO操作，不过非叶节点通常会在初始阶段载入内存以加快访问速度。同时为提高在节点间横向遍历速度，真实数据库中可能会将图中蓝色的CPU计算/内存读取优化成二叉搜索树（InnoDB中的page directory机制）。
真实数据库中的B+树应该是非常扁平的，可以通过向表中顺序插入足够数据的方式来验证InnoDB中的B+树到底有多扁平。我们通过如下图的CREATE语句建立一个只有简单字段的测试表，然后不断添加数据来填充这个表。通过下图的统计数据（来源见参考文献1）可以分析出几个直观的结论，这几个结论宏观的展现了数据库里B+树的尺度。
1 每个叶子节点存储了468行数据，每个非叶子节点存储了大约1200个键值，这是一棵平衡的1200路搜索树！
2 对于一个22.1G容量的表，也只需要高度为3的B+树就能存储了，这个容量大概能满足很多应用的需要了。如果把高度增大到4，则B+树的存储容量立刻增大到25.9T之巨！
3 对于一个22.1G容量的表，B+树的高度是3，如果要把非叶节点全部加载到内存也只需要少于18.8M的内存（如何得出的这个结论？因为对于高度为2的树，1203个叶子节点也只需要18.8M空间，而22.1G从良表的高度是3，非叶节点1204个。同时我们假设叶子节点的尺寸是大于非叶节点的，因为叶子节点存储了行数据而非叶节点只有键和少量数据。），只使用如此少的内存就可以保证只需要一次磁盘IO操作就检索出所需的数据，效率是非常之高的。
Mysql的存储引擎和索引
当数据库一条记录里包含多个字段时，一棵B+树就只能存储主键，如果检索的是非主键字段，则主键索引失去作用，又变成顺序查找了。这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引。 这个索引由独立的B+树来组织。有两种常见的方法可以解决多个B+树访问同一套表数据的问题，一种叫做聚簇索引（clustered index ），一种叫做非聚簇索引（secondary index）。这两个名字虽然都叫做索引，但这并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。对于聚簇索引存储来说，行数据和主键B+树存储在一起，辅助键B+树只存储辅助键和主键，主键和非主键B+树几乎是两种类型的树。对于非聚簇索引存储来说，主键B+树在叶子节点存储指向真正数据行的指针，而非主键。
InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用”where id = 14”这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数据
MyISM使用的是非聚簇索引（二级索引），非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。
看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？
1 由于行数据和叶子节点存储在一起，这样主键和行数据是一起被载入内存的，找到叶子节点就可以立刻将行数据返回了，如果按照主键Id来组织数据，获得数据更快。
2 辅助索引使用主键作为"指针" 而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个"指针"。也就是说行的位置（实现中通过16K的Page来定位，后面会涉及）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的B+树节点分裂以及Page的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响。