本文共 877 字，大约阅读时间需要 2 分钟。
索引在数据库中扮演着至关重要的角色。它是MySQL等数据库系统高效查询的核心机制。通过建立索引，可以显著提升查询性能，减少磁盘I/O操作次数，从而加快数据处理速度。
索引的核心目标是通过减少随机访问，提高数据访问的有序性。传统的线性搜索算法复杂度为O(n)，在数据量大时效率低下。因此，数据库系统引入了更高效的查找算法，如二分查找和平衡树结构。
二叉查找树（Binary Search Tree, BST）是最基础的查找数据结构。每个节点的左子树键值小于根节点，右子树键值大于根节点。然而，传统的二叉查找树在处理大量数据时效率不够，常常出现树的高度过大，查找效率低下。
为了解决这一问题，平衡二叉树（AVL Tree）应运而生。AVL Tree要求根节点的两个子树高度差不超过1，确保树的高度较低，查找效率较高。AVL Tree在插入或删除节点时可能失去平衡，此时需要通过旋转修复，如LL旋转、RR旋转、LR旋转和RL旋转等，确保树的平衡性。
B+树是基于磁盘存储优化的平衡树结构，常用于数据库索引。与B树不同，B+树将数据节点合并在同一层，减少了磁盘访问次数。每个磁盘块存储多个键值记录，数据记录集中在叶子节点。
InnoDB存储引擎采用B+树实现索引结构。叶子节点存储完整的数据记录，非叶子节点仅存储键值。B+树的高度较低，磁盘I/O操作次数减少，查询效率显著提升。
B+树在数据库中的应用分为聚集索引和辅助索引。聚集索引的叶子节点存储完整的数据记录，辅助索引的叶子节点存储主键值。通过辅助索引查询时，InnoDB存储引擎会先找到主键，再通过聚集索引获取完整数据。
InnoDB默认页大小为16KB，实际应用中一个磁盘块通常远小于此值。B+树通过合并磁盘块存储键值，减少磁盘I/O次数，提高查询效率。
索引的设计与实现至关重要，B+树是数据库系统中最优的索引结构。其基于磁盘存储特性，减少磁盘访问次数，提升整体查询性能。理解索引原理，有助于优化数据库查询，提升应用性能。
转载地址：http://xldfk.baihongyu.com/