至于Btree索引，它是以B+树为存储结构实现的。

可是Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有非常大差别。

在MyISAM中，我们假设要对某张表的某列建立Btree索引的话，如图：

所以我们常常会说MyISAM中数据文件和索引文件是分开的。

因此MyISAM的索引方式也称为非聚集，Innodb的索引方式成为聚集索引。

至于辅助索引，类似于主索引。唯一差别就是主索引上的值不能反复，而辅助索引能够反复。

因此当我们依据Btree索引去搜索的时候，若key存在，在data域找到其地址，然后依据地址去表中查找数据记录。

至于Innodb它跟上面又有非常大不同，它的叶子节点存储的并非表的地址。而是数据

我们能够看到这里并没有将地址放入叶子节点，而是直接放入了相应的数据，这也就是我们寻常说到的。Innodb的索引文件就是数据文件。

那么对于Innodb的辅助索引结构跟主索引也相差非常多，如图：

我们能够发现。这里叶子节点存储的是主键的信息。所以我们在利用辅助索引的时候，检索到主键信息，然后再通过主键去主索引中定位表中的数据，这就能够说明Innodb中主键之所以不宜用过长的字段，因为全部的辅助索引都包括主索引，所以非常easy让辅助索引变得庞大。

我们还能够发现：在Innodb中尽量使用自增的主键，这样每次添加数据时仅仅须要在后面加入就可以，非单调的主键在插入时会须要维持B+tree特性而进行分裂调整，十分低效。

Btree索引中的最左匹配原则：

Btree是依照从左到右的顺序来建立搜索树的。

比方索引是(name,age,sex)，会先检查name字段。假设name字段同样再去检查后两个字段。

所以当传进来的是后两个字段的数据（age，sex），由于建立搜索树的时候是依照第一个字段建立的，所以必须依据name字段才干知道下一个字段去哪里查询。

所以传进来的是（name，sex）时，首先会依据name指定搜索方向。可是第二个字段缺失，所以将name字段正确的都找到后，然后才会去匹配sex的数据。

建立索引的规则：

1、利用最左前缀：Mysql会一直向右查找直到遇到范围操作（>。<，like、between）就停止匹配。

比方a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此时假设建立了（a,b,c,d）索引，那么后面的d索引是全然没实用到，当换成了（a,b,d,c）就能够用到。

2、不能过度索引：在改动表内容的时候，索引必须更新或者重构。所以索引过多时，会消耗很多其它的时间。

3、尽量扩展索引而不要新建索引

4、最适合的索引的列是出如今where子句中的列或连接子句中指定的列。

5、不同值较少的列不必要建立索引（性别）。

參考文章：

MySQL的btree索引和hash索引的差别

MySQL索引原理及慢查询优化

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

图片来源于：MySQL索引背后的数据结构及算法原理