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采用的是B+Tree
文件系统采用的是B-Tree
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O的消耗，所以评价一个索引的优劣的重要指标就是I/O的操作次数。
I/O的操作次数与数的高度有关。数的高度O(h)=O(logdN)。由此可见d越大索引的性能就越好。相对于B-Tree而言，B+Tree内节点去掉了data域，因此可以拥有更大出度，故使用B+Tree。
MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同的存储索引对索引的实现方式是不同的。
MyISAM索引实现
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
l MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引在结构上没有区别。
l MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
InnoDB索引实现
InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同
1) MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
InnoDB的数据文件本身就是索引文件，即数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，叶子节点data保存了完整的数据记录。
2) InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。
聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
1) 为查询缓存优化查询：即才有SQL模板，通过参数传递条件。
2) 当只要一行数据时使用LIMIT 1：MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据
3) 使用EXPLINE关键字查看SQL语句
4) 为索引字段建索引：如果在表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，为其建立索引。
5) 不使用ORDER BY RAND()：
打乱返回的数据行？随机挑一个数据
6) 避免使用SELECT *：
从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。
即：需要什么取什么。
7) 拆分大的DELETE或INSERT语句：
8) 选择正确的存储索引：
在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
MyISAM：适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。
InnoDB：写操作比较优秀，他支持“行锁”，并支持事务。
9) 对索引的优化
a) 越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
b) 简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。
c) 尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
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