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本文以MySQL數據庫為研究對象，討論與數據庫索引相關的一些話題。特別需要說明的是，MySQL支持諸多存儲引擎，而各種存儲引擎對索引的支持也各不相同，因此MySQL數據庫支持多種索引類型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。為了避免混亂，本文將只關注于BTree索引，因為這是平常使用MySQL時主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暫不討論。
文章主要內容分為三個部分。
第一部分主要從數據結構及算法理論層面討論MySQL數據庫索引的數理基礎。
第二部分結合MySQL數據庫中MyISAM和InnoDB數據存儲引擎中索引的架構實現討論聚集索引、非聚集索引及覆蓋索引等話題。
第三部分根據上面的理論基礎，討論MySQL中高性能使用索引的策略。
MySQL官方對索引的定義為：索引（Index）是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構。提取句子主干，就可以得到索引的本質：索引是數據結構。
我們知道，數據庫查詢是數據庫的最主要功能之一。我們都希望查詢數據的速度能盡可能的快，因此數據庫系統的設計者會從查詢算法的角度進行優化。最基本的查詢算法當然是順序查找（linear search），這種復雜度為O(n)的算法在數據量很大時顯然是糟糕的，好在計算機科學的發展提供了很多更優秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉樹查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下會發現，每種查找算法都只能應用于特定的數據結構之上，例如二分查找要求被檢索數據有序，而二叉樹查找只能應用于二叉查找樹上，但是數據本身的組織結構不可能完全滿足各種數據結構（例如，理論上不可能同時將兩列都按順序進行組織），所以，在數據之外，數據庫系統還維護著滿足特定查找算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找算法。這種數據結構，就是索引。
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