相信很多程式設計師朋友對資料的索引並不陌生，最常見的索引是 B+ Tree 索引，索引可以加快資料庫的檢索速度，但是會降低新增、修改、刪除操作的速度，一些錯誤的寫法會導致索引失效等等。

但是如果被問到，為什麼用了索引之後，查詢就會變快？B+ Tree 索引的原理是什麼？這時候很多人可能就不知道了，今天我就以 MySQL 的 InnoDB 引擎為例，講一講 B+ Tree 索引的原理。

索引的基礎知識

MySQL 的基本儲存結構是頁，大概就是這個樣子的：

在這裡，我們需要了解以下幾點（非常重要）：

• 當我們用 MySQL 的 InnoDB 引擎建立表，有且只能有一個主鍵；如果我們沒有顯示地指定之間，那麼MySQL 會自動生成一個隱含欄位作為主鍵；
• 聚集索引：以主鍵建立的索引；聚集索引的葉子節點儲存的是表中的資料；
• 非聚集索引：非主鍵建立的索引；非聚集索引在葉子節點儲存的是主鍵和索引列；使用非聚集索引查詢資料，會查詢到葉子上的主鍵，再根據主鍵查到資料（這個過程叫做回表）。

頁和頁之間、頁和資料之間的關係

我們以聚集索引做講解，頁和頁之間、以及頁和資料之間的關係是這樣的：

• 資料頁和資料頁之間，組成一個雙向連結串列；
• 每個資料頁中的記錄，是一個單向連結串列；
• 每個資料頁都根據內部的記錄生成一個頁目錄（Page directory），如果是主鍵的話，可以在頁目錄中使用二分法快速定位；
• 如果我們根據一個非主鍵、非索引列進行查詢，那麼需要遍歷雙向連結串列，找到所在的頁；再遍歷頁內的單向連結串列；如果表內資料很大的話，這樣的查詢就會很慢。

B+ Tree 索引的原理

先讓我們看看 B+ Tree 索引大概是什麼樣子（以聚集/主鍵索引為例）：

• 假如這時候我們要查詢 id = 16 的資料：
• 查詢頁-1，找到頁-2 儲存的是小於 30 的資料；
• 查詢頁-2，找到頁-5 儲存的是 10~20 的資料；
• 查詢頁-5，找到 id = 16 的資料。

很顯然，沒有用索引的時候，需要遍歷雙向連結串列來定位對應的頁，而有了索引，則可以通過一層層“目錄”定位到對應的頁上。

為什麼 B+ Tree 索引會降低新增、修改、刪除的速度

• B+ Tree 是一顆平衡樹，如果對這顆樹新增、修改、刪除的話，會破壞它的原有結構；
• 我們在做資料新增、修改、刪除的時候，需要花額外的時間去維護索引；
• 正因為這些額外的開銷，導致索引會降低新增、修改、刪除的速度。

現在你是否理解了 B+ Tree 索引的原理？

最後再留一個思考題：為什麼官方建議使用自增長主鍵作為索引？大家可以在留言中寫下你的答案。

會點程式碼的大叔 | 文【原創】