索引
假设给你一本非常厚的《Java编程思想》阅读，没有目录，你想快速找到某一个章节的知识点，那估计得找一会了，如果有目录就不一样。
索引其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的目录。
二叉搜索树
索引的实现种类繁多，比如常见的有序数组、哈希表、树等，不同的结构都有自己的适用场景和局限性，在数据库领域中，树结构是被广泛使用。
我们先从最基本的二叉搜索树说起。
二叉搜索树的特点是：父节点左子树所有结点的值小于父节点的值，右子树所有结点的值大于父节点的值，如下图所示
如果要查id=4的数据，按照图中的搜索顺序是索引页A -> 索引页B -> 索引页D -> 数据页0，时间复杂度是O(log(N))。
也就是说，搜索速度与高度有关，树越高，性能越差，假设100万行的表，使用二叉树来存储，树高20，磁盘每次随机读一个数据块需要10ms左右，单独访问一个行可能需要20个10ms的时间，这个查询可真够慢的。
N叉搜索树
为了减少磁盘随机读IO，就必须控制好树的高度，那就不应该使用二叉树，而是使用N叉树，这里的N代表数据块的大小。
也就说，你一个索引页存储的数据越多，树会越矮，InnoDB中就使用了B+树来实现索引。
以InnoDB的整数字段建立索引为例。
一个页默认16kb,整数（bigint）字段的长度为8B，另外还跟着6B的指向其子树的指针，这意味着一个索引页可以存储接近1200条数据(16kb/14B ≈ 1170)。
如果这颗B+树高度为4，就可以存1200的3次方的值，差不多17亿条数据。
考虑到树根节点总是在内存中的，树的第二层很大概率也在内存中，所以一次搜索最多只需要访问2次磁盘IO。
可能小伙伴会有疑问，为什么树的根节点与树的第二层会在内存，第三层、第四层却没在？
道理很简单，看下数据大小就清楚了
- 树的根节点就是
16kb的索引页，内存完全可以放下，里面存储1200条索引目录 - 树的第二层总共是
1200个索引页，1200 * 16KB = 20M内存依然放得下的 - 树的第三层
1200 * 1200 = 144w页，144w * 16kB = 23G放内存就不合适了 - 树的第四层就是数据页了，属于完整数据了，更不可能全部加载进内存了
最后再感受下索引搜索的流程。
假设1亿数据量的表，根据主键id建立了B+树索引，现在搜索id=2699的数据，流程如下
- 内存中直接获取树根索引页，对树根索引页内的目录进行二分查找，定位到第二层的索引页
- 内存中直接获取第二层的索引页，对索引页内的目录进行二分查找，定位到第三层的索引页
- 从磁盘加载第三层的索引页到内存中，对索引页内的目录进行二分查找，定位到第四层数据页
- 从磁盘加载第四层的数据页到内存中，数据页变成缓存页，对缓存页中的目录进行二分查找，定位到具体的行数据
有道无术，术可成；有术无道，止于术
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