B-Tree 索引
不同的存储引擎也可能使用不同的存储结构，i如，NDB集群存储引擎内部实现使用了T-Tree结构存储这种索引，即使其名字是BTREE；InnoDB使用的是B+Tree。
B-Tree通常一位这所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页道根的距离相同。下图大致反应了InnoDB索引是如何工作的。
为什么mysql索引要使用B+树，而不是B树，红黑树
看完上面的文章就可以理解为何B-Tree索引能够快速访问数据了。因为存储引擎不再需要进行全表扫描获取需要的数据，叶子节点包含了所有元素信息，每一个叶子节点指针都指向下一个节点，所以很适合查找范围数据。
索引对多个值进行排列的依据是CREATE TABLE 语句中定义索引时的顺序。
那么，索引排序的规则就是按照 last_name ,first_name ,dob 的顺序来的。
可以使用 B-Tree 索引的查询类型
B-Tree索引适用于全键值、键值范围或键前缀查找。
键前缀查找只是用于根据最左前缀查找。
举个粒子：
CREATE TABLE People ( last_name VARCHAR ( 50 ) NOT NULL, first_name VARCHAR ( 50 ) NOT NULL, dob date NOT NULL, gender enum ( 'm', 'f' ) NOT NULL, KEY ( last_name, first_name, dob ) );
这个表的索引如下：
type结果
type结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref，否则就可能会出现性能问题。
possible_keys：sql所用到的索引
key：显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果没有选择索引，键是NULL
（1）全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。
例如上面的People表的索引（last_name,first_name,dob）可以用于查找last_name=’Cuba Allen’,first_name=’Chuang’,dob=’1996-01-01’的人。这就是使用了索引中的所有列进行匹配，即全值匹配。
mysql> EXPLAIN select * from People where last_name = 'aaa' and first_name = 'bbb' and dob='2020-11-20' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: People
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: last_name
key: last_name <-----可以看到这个key就是我们定义的索引
key_len: 307
ref: const,const,const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
ERROR:
No qu<mark>本文来源gaodaimacom搞#代%码@网-</mark>ery specified
（2）匹配最左前缀
可以只使用索引的第一个列进行匹配。
例如可以用于查找last_name=’aaa’的人，即用于查找姓为Zeng的人，这里只使用了索引的最左列进行匹配，即匹配最左前缀。
mysql> EXPLAIN select * from People where last_name = 'aaa' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: People
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: last_name
key: last_name <----使用了索引
key_len: 152
ref: const
rows: 3
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
ERROR:
No query specified
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