局部性原理与磁盘预读
由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，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著名的局部性原理：
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+ 树
参考 链接
数据库索引之所以使用 B+ 树，是为了减少磁盘io，并且最大限度的提高数据的检索效率。
各种树有自己的定义，在增加删除元素过程中，需要维持树的定义。
B+ 树的非叶子节点不存储数据，一个m 阶的 B+ 树每个节点最多存储 m 个元素。一般树的 m 很大，所以最终导致树的高度很低，一个 3 层的树都可以支撑百万条记录。
各种资料上B+树的定义各有不同，一种定义方式是关键字个数和孩子结点个数相同。这里我们采取维基百科上所定义的方式，即关键字个数比孩子结点个数小1，这种方式是和B树基本等价的。上图就是一颗阶数为4的B+树。
除此之外B+树还有以下的要求。
B+ 树包含2种类型的结点：内部结点（也称索引结点）和叶子结点。根结点本身即可以是内部结点，也可以是叶子结点。根结点的关键字个数最少可以只有1个。
B+ 树与 B 树最大的不同是内部结点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子结点中。
m 阶 B+ 树表示了内部结点最多有m个关键字（或者说内部结点最多有 m 个子树），阶数 m 同时限制了叶子结点最多存储 m 个记录。
内部结点中的 key 都按照从小到大的顺序排列，对于内部结点中的一个 key，左树中的所有 key 都小于它，右子树中的 key 都大于等于它。叶子结点中的记录也按照 key 的大小排列。
每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针，叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接
MyISAM 索引实现
B+Tree 作为索引结构，叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复.
因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
InnoDB 索引实现
主键索引的叶子节点存储的是数据记录，辅助索引叶子节点存储的是主键。
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