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两。创建索引A，如下所示。当索引A被创建时，在这个索引结构中，它将根据原始密钥从原始id排序，并成为一个新规则。我们说索引实际上是一个数据结构，然后建立索引A，即建立另一个新的结构。排序按字段规则排序。第一个是由主键id 1、第二id＝3的数据行表示的数据行和由第三id＝5表示的数据行。
一种新的密钥ID排序（ID的线代表数据）：1 356916182326 210111213141520 2547817192122 2427不难发现，当一个领域是一样的，他们都安排在关键的ID列，如a = 1.1的值，但他们的排名是ID值为1, 3, 5、6。相应的行，类似于主键ID排序顺序。
三。创建索引（A，B）如下。当在索引结构中创建一个（b）时，原始规则按主键id进行排序，并成为一个新规则。排序规则根据字段A进行排序，根据基于b的字段b进行排序，即基于索引a，字段b也被排序。
一种新的密钥ID排序（ID的线代表数据）：6 182310152072227 13262112548 24591612131417 1921不难发现，当场A，B的值是相同的，他们的安排是由密钥ID来确定，如A = 1.1，B = 2.1线（18,6,23），但他们的排名是场6,18, 23.the指数（A，B）是由一个指标进行排序，然后按B的基础上，61823101520722271, 32621125482459, 16121314171921。
四。创建索引（A，B，C）
字段（a，b，c）的索引由a，b索引排序，然后在（a，b）的基础上按C进行排序。
新排序主键ID（ID代表其数据）：23 61815201027227126 31122524485169 121413171921
五。结论：
作为一个MySQL - btree索引类型{建兴}说，从左到右排的树树的叶节点的最后一排，是与不同的顺序不同的索引的顺序一致。
我们知道，一个读取数据的过程（相当于找房的过程），如果有一个索引（室登记表），读取数据结构指数（因为快。读其小的数据），在结构的叶节点，找到真正的物理磁盘的存储位置（相当于找到号码。），然后乘直接与数据到磁盘，这是一个读取数据的过程。如果你的指数是相当于不知道目的地，一个一个房间寻找。
当没有索引时，实际上id是它们的主键索引，根据密钥ID的排列规则；当索引、索引、合并索引（A、B）组合索引（A、B、C）对应于3个B+树结构的三个时，物理磁盘到其叶子节点的末端是不一样的。
结论：1。如果没有索引，则按ID键升序排列2。当建立索引A时，它会创建一个新的索引结构（B+树）用于记录一个新规则的结构，方便快捷为3。在建立指数A、AB指数、abc指数时，其中三对应于数据排序为4。指数与abc不一样，是考虑指数AB，指数A，所以前两个不能成立5。当建立索引时，非索引缺省值与id顺序的增量相一致。
新插入的数据时，数据存储，和表的索引维护，并放在合适的位置。解释为什么当大数据量的指数可能在插入和删除索引表的负面影响将放缓，频繁的插入也将删除维护时间消费指数数据，这里的瓶颈是多少500w存储原理简单介绍一个指标。