主键索引
　　数据库表经常有一列或列组合，其值标识表中的每一行。该列称为表的主键。
　　在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
　　聚集索引
　　在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
　　如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
　　局部性原理与磁盘预读
　　由于存储介质的特性，磁盘本身存取比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。
　　由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。
　　预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。
　　B-/+Tree索引的性能分析
　　到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。
　　上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：
　　每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，实现了一个node只需一次I/O。
　　B-Tree中一次检索多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。
　　而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。
　　综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
　　应该花时间学习B-树和B+树数据结构
　　1）B树
　　B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。
　　成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。
　　在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1，…，kj查找给定的关键字（可用顺序查找或二分查找法），若找到等于给定值的关键字，则查找成功；否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。
　　2）B+树
　　B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。
　　B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是小关键码的叶节点。
　　所以 B+树有两种搜索方法：
　　一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。
　　一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。
　　B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
　　这两种处理索引的数据结构的不同之处：
　　a，B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。
　　b，因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
　　c，B树的查询效率与键在树中的位置有关，大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。