创立索引可以加速表中数据查询的速度吗
假如我们对某一字段增添索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增添查询的速度。（引荐学习：MySQL视频教程）
增加索引的话，第一去索引列表中查询，而我们的索引列表是B类树的数据构造，查询的时间复杂度为O(log2N)，定位到特定值得行就会非常快，所以其查询速度就会非常快。
为什么说B+-tree比B 树更适合实际利用中操纵系统的文件索引和数据库索引？
1) B+-tree的磁盘读写代价更低
B+-tree的内部结点并没有指向关键字详细信息的指针。因此其内部结点相对B 树更小。假如把所有统一内部结点的关键字存置在统一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数目也越多。一次性读入内存中的需要查寻的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就落低了。
举个例子，假设磁盘中的一个盘块容纳16bytes，而一个关键字2bytes，一个关键字详细信息指针2bytes。一棵9阶B-tree(一个结点最多8个关键字)的内部结点需要2个盘快。而B+ 树内部结点只需要1个盘快。当需要把内部结点读入内存中的时候，B 树就比B+ 树多一次盘块查寻时间(在磁盘中就是盘片扭转的时间)。
2) B+-tree的查询效力愈加不乱
由于非终结点并不是终究指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查寻必需走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的途径长度雷同，致使每一个数据的查询效力相当。
索引
使用索引可快速拜访数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值停止排序的一种构造，例如 employee 表的姓（lname）列。假如要按姓查寻特定职员，与必需搜索表中的所有行比拟，索引会帮忙您更快地获得该信息。
留意：并非所有的数据库都以雷同的方式使用索引。
作为通用规则，只要当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创立索引。索引占用磁盘空间，并且落低增加、删除和更新行的速度。在多数状况下，索援用于数据检索的速度优势大大超越它的。
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