在数据库调优层面，创建索引是我们常用的调优手段，索引，可以在一定程度上提高我们的查询效率；在存储空间方面，我们希望索引不要消耗太多的内存空间。那对于MySQL这种数据库，索引的底层是如何实现的呢，是使用的何种数据结构呢？
首先我们用常见的几种数据结构来看是否满足索引的性能要求：
散列表
散列表的查询性能很好，时间复杂度是 O(1)。但是，散列表不能支持按照区间快速查找数据。所以，散列表不能满足我们的需求。
平衡二叉查找树
平衡二叉查找树查询的性能也很高，时间复杂度是 O(logn)。而且，对树进行中序遍历，我们还可以得到一个从小到大有序的数据序列，但这仍然不足以支持按照区间快速查找数据。
跳表
跳表是在链表之上加上多层索引构成的。它支持快速地插入、查找、删除数据，对应的时间复杂度是 O(logn)。并且，跳表也支持按照区间快速地查找数据。我们只需要定位到区间起点值对应在链表中的结点，然后从这个结点开始，顺序遍历链表，直到区间终点对应的结点为止，这期间遍历得到的数据就是满足区间值的数据。
这样看来，跳表是可以解决这个问题。实际上，数据库索引所用到的数据结构跟跳表非常相似，叫作 B+ 树。不过，它是通过二叉查找树演化过来的，而非跳表。
B+树演变过程
为了让二叉查找树支持按照区间来查找数据，我们可以对它进行这样的改造：树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。除此之外，我们把每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的。
改造之后，如果我们要求某个区间的数据。我们只需要拿区间的起始值，在树中进行查找，当查找到某个叶子节点之后，我们再顺着链表往后遍历，直到链表中的结点数据值大于区间的终止值为止。所有遍历到的数据，就是符合区间值的所有数据。
但是，我们要为几千万、上亿的数据构建索引，如果将索引存储在内存中，尽管内存访问的速度非常快，查询的效率非常高，但是，占用的内存会非常多。
比如，我们给一亿个数据构建二叉查找树索引，那索引中会包含大约 1 亿个节点，每个节点假设占用 16 个字节，那就需要大约 1GB 的内存空间。给一张表建立索引，我们需要 1GB 的内存空间。如果我们要给 10 张表建立索引，那对内存的需求是无法满足的。
如何解决这个索引占用太多内存的问题呢？我们可以借助时间换空间的思路，把索引存储在硬盘中，而非内存中。我们都知道，硬盘是一个非常慢速的存储设备。通常内存的访问速度是纳秒级别的，而磁盘访问的速度是毫秒级别的。读取同样大小的数据，从磁盘中读取花费的时间，是从内存中读取所花费时间的上万倍，甚至几十万倍。
这种将索引存储在硬盘中的方案，尽管减少了内存消耗，但是在数据查找的过程中，需要读取磁盘中的索引，因此数据查询效率就相应降低很多。
二叉查找树，经过改造之后，支持区间查找的功能就实现了。不过，为了节省内存，如果把树存储在硬盘中，那么每个节点的读取（或者访问），都对应一次磁盘 IO 操作。树的高度就等于每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数。
我们前面讲到，比起内存读写操作，磁盘 IO 操作非常耗时，所以我们优化的重点就是尽量减少磁盘 IO 操作，也就是，尽量降低树的高度。那如何降低树的高度呢？
我们来看下，如果我们把索引构建成 m 叉树，高度是不是比二叉树要小呢？如图所示，给 16 个数据构建二叉树索引，树的高度是 4，查找一个数据，就需要 4 个磁盘 IO 操作（如果根节点存储在内存中，其他节点存储在磁盘中），如果对 16 个数据构建五叉树索引，那高度只有 2，查找一个数据，对应只需要 2 次磁盘操作。如果 m 叉树中的 m 是 100，那对一亿个数据构建索引，树的高度也只是 3，最多只要 3 次磁盘 IO 就能获取到数据。磁盘 IO 变少了，查找数据的效率也就提高了。
