确切的说是MySQL使用了InnoDB引擎，而InnoDB使用的B+树结构

1.各种数据结构的对比

1.1 哈希表

哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value，时间复杂度为O(1)，但是容易发生哈希冲突，当发生冲突时，常用开放地址法、拉链法、再散列法解决

因为Value不是有序存储的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的，范围查找时只能通过扫描全表的方式，所以哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，而不适用于范围查询

1.2 有序数组

有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀，等值查询的时候可以用二分查找，时间复杂度为O(log(N))；范围查询时可以先用二分查找找到第一个值，然后向右遍历。

如果仅仅看查询效率，有序数组是最好的数据结构，但是要更新数据时就必须挪动后面所有的数据，成本太高。所以有序数组索引只适用于查询的情况

1.3 红黑树

红黑树是一种平衡二叉查找树的变体，它的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但其平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL 。

以升序插入构建红黑树 以降序插入构建红黑树 随机插入构建红黑树

因为红黑树中每个结点都会存放一个数据，而不仅仅只起索引作用，除此之外红黑树一个结点只存放一个key，结点利用率低，而B/B+树一个结点可以存放多个关键字，在关键字总数相同的情况下，红黑树的高度总是大于B/B+树，在大规模数据存储的时候，红黑树会出现树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下。

1.4 B树（B-树）

一颗m阶的B树的定义如下：

  1. 每个节点最多有m-1个关键字
  2. 根节点最少可以只有一个关键字
  3. 非根节点至少有⌈m/2⌉-1个关键字
  4. 每个节点的关键字都按照从小到大的顺序排列，每个关键字的左子树中的所有关键字都小于它，而右子树中的所有关键字都大于它
  5. 所有叶子节点都位于同一层，或者说根节点到每个叶子节点的路径长度都相同

将一个key和其对应的data称为一个记录，MySQL数据库中如果以B树作为索引结构，此时上图的黄色结点key表示键，而绿色结点data表示这个键对应的条目在磁盘上的逻辑地址

1.5 B+树

B+树的特性：

  1. B+树包含2种类型的节点：内部节点（也称索引节点）和叶子节点。根节点本身即可以是内部节点，也可以是叶子节点。根节点的关键字个数最少可以只有1个
  2. B+树与B树最大的不同是内部节点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子节点中
  3. m阶B+树表示了内部节点最多有m-1个关键字（或者说内部节点最多有m个子树），阶数m同时限制了叶子节点最多存储m-1个记录
  4. 内部节点中的key都按照从小到大的顺序排列，对于内部节点中的一个key，左树中的所有key都小于它，右子树中的key都大于等于它。叶子节点中的记录也按照key的大小排列
  5. 每个叶子节点都存有相邻叶子节点的指针，叶子节点本身依关键字的大小自小而大顺序链接

B+树因为只有叶子结点才保存数据，内部节点只是作为索引，因此一个内存页可以存放更多的key，数据的存放更加紧密，具有更好的局部性，命中率更高，查询速度更快；B+树的相邻叶子结点有指针相连，且自小而大顺序链接，所以也适合做范围查询

1.6 总结

使用B+树而不是其它数据结构的原因：

  1. 哈希表只适合等值查询，而不适合范围查询
  2. 有序数组挪动数据的成本太高
  3. 红黑树结点利用率低，层数高，不适合做范围查询
  4. B树结点除了存放索引外还会存放数据，每个内存页的利用率不如B+树，且B树做范围查询时要进行每一层的递归遍历，效率不如B+树。但B树也有优点，由于B树的每一个节点都包含key和value，因此经常访问的元素可能离根节点更近，因此访问也更迅速
  5. B+树因为只有叶子结点才保存数据，内部节点只是作为索引，所以相比于B树一个内存页可以存放更多的key，数据的存放更加紧密，具有更好的局部性，命中率更高；同时B+树的相邻叶子结点有指针相连，且自小而大顺序链接，所以也适合做范围查询，MySQL中范围查询是很频繁的，而B树不支持这样的操作导致效率太低；还有，B+树的所有value都在叶子结点，所以B+树到叶子结点的索引长度总是相等的，比B树更稳定
  6. 因为B树和B+树一个结点可以存放多个key或value，相比普通的二叉树整体的高度更低，可以减少磁盘IO的次数，而B+树又比B树的高度更低，所以最终选择了B+树

2.B+树在MySQL中的应用

2.1 聚簇索引

当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中，“聚簇”即数据行相邻的键值紧凑的存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引

聚簇索引的数据分布

从上面的图可知采用了B+树的结构，因为把数据都保存在一起，这样只需从磁盘读少许的数据页就能获取大量的数据value，减少了磁盘IO。

与聚簇索引相对应的是非聚簇索引，也叫做二级索引，二级索引访问需要两次索引查找。因为二级索引叶子结点保存不是行指针，而是行的主键值，找到主键值后还要根据主键值去聚簇索引中查找对应的行

2.2 覆盖索引

覆盖索引只能通过B+树来实现，因为哈希索引、全文索引等都不存储索引列的值。覆盖索引指一个索引包含（覆盖）了所有要查询的字段的值

B+树实现覆盖索引结构

如上图所示，如果执行语句select * from T where k between 3 and 5，流程如下：

  1. 在k索引树上找到k=3的记录，取得ID=300
  2. 再到ID索引树查到ID=300对应的R3（第一次回表）
  3. 在k索引树取下一个值k=5，取得ID=500
  4. 再回到ID索引树查到ID=500对应的R4（第二次回表）
  5. 在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束。

可见，回表了两次。而通过覆盖索引可以避免回表过程

如果执行select ID from Table where k between 3 and 5查询语句，由于用到了覆盖索引，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引k已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引

2.3 自增主键

B+树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。根据B+树的算法，为了保持B+树的平衡，当一个数据页插满后会申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去，称为页分裂，这个过程会影响性能，而且整体空间利用率会降低50%；当删除部分页数据后，页的利用率会降低，会做页合并操作，如果没有自增主键，频繁的页分裂和合并会导致效率变低

如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页，不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。而若有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。所以自增主键总的来说就是可以提高查询和增删的性能。

同时，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小，所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择

2.4 最左前缀原则

创建一个三列的联合索引包含(col1, col2, col3)，索引会生效于(col1)，(col1, col2)以及(col1, col2, col3)

比如以下示例：

1. SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1;
2. SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;
3. SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col1=val1;

4. SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2;
5. SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col3=val3;

6. SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col3=val3;

  1. 第一条和第二条和第三条查询语句用到了索引，第二条和第三条效果是一样的，即与where语句中字段出现的顺序无关

  2. 第四条和第五条查询虽然包含索引的列,，但是不会用索引去执行查询，因为(col2)和(col2, col3) 不是(col1, col2, col3)的最左前缀

  3. 第六条查询只会执行(col1)的索引查询

若字段为字符串，则对于索引的第一个字段，用like时左边必须是固定值，通配符只能出现在右边，select * from AAA where a like '张%'会用到索引；而select * from AAA where a like '%三'不会用到索引

从上图可以看到最左前缀原则和B+树的结合 ，先按名字搜索，然后在此基础上按岁数搜索，在搜索名字的时候还可以采用给字符串添加搜索的方式，比如：where name like '张%'，会找到ID3的位置，然后再匹配名字的全称，然后再匹配岁数