首先明白為什麼索引會增加速度，DB在執行一條Sql語句的時候，預設的方式是根據搜尋條件進行全表掃描，遇到符合條件的就加入搜尋結果集合。
如果我們對某一字段增加索引，查詢時就會先去索引列表中一次定位到特定值的行數，大大減少遍歷匹配的行數，所以能明顯增加查詢的速度。 （推薦學習：MySQL影片教學）
新增索引的話，先去索引清單中查詢，而我們的索引清單是B類樹的資料結構，查詢的時間複雜度為O(log2N)，定位到特定值得行就會非常快，所以其查詢速度就會非常快。
為什麼說B -tree比B 樹更適合實際應用中作業系統的檔案索引和資料庫索引？
1) B -tree的磁碟讀寫代價更低
B -tree的內部結點並沒有指向關鍵字具體資訊的指標。因此其內結點相對B 樹較小。如果把所有相同內部結點的關鍵字存放在同一盤塊中，那麼盤塊所能容納的關鍵字數量就越多。一次性讀入記憶體中的需要尋找的關鍵字也就越多。相對來說IO讀寫次數也就降低了。
舉個例子，假設磁碟中的一個磁碟區容納16bytes，而一個關鍵字2bytes，一個關鍵字具體資訊指標2bytes。一棵9階B-tree(一個結點最多8個關鍵字)的內部結點需要2個盤快。而B 樹內部結點只需要1個盤快。當需要把內部結點讀入記憶體的時候，B 樹就比B 樹多一次盤塊查找時間(在磁碟中就是盤片旋轉的時間)。
2) B -tree的查詢效率更加穩定
由於非終結點並不是最終指向檔案內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引。所以任何關鍵字的查找必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每個資料的查詢效率相當。
索引
使用索引可快速存取資料庫表中的特定資訊。索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，例如 employee 表的姓（lname）欄位。如果您想要按姓查找特定職員，與必須搜尋表中的所有行相比，索引會幫助您更快地獲得該資訊。
注意：並非所有的資料庫都以相同的方式使用索引。
作為通用規則，只有當經常查詢索引列中的資料時，才需要在表上建立索引。索引佔用磁碟空間，並且降低新增、刪除和更新行的速度。在多數情況下，索引用於資料檢索的速度優勢大大超過它的。
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