要说明这个原理，首先要知道局部性原理：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。


有了局部性原理，操作系统磁盘的访问方式就改变了，访问数据的时候不是一个字节一个字节地读出来，而是一次读出一个页（一般为4k或8k）的数据，这些数据是物理相邻的，这就是由局部性原理引申出的磁盘预读。


B-Tree作为索引（mysql在实现上实际是B+-Tree）能够提高查询效率主要有两点：


1、 B-Tree是多路搜索树，查询B-Tree中任意一个节点，最多需要访问h个节点（h为树高），无疑比遍历全表找到所需数据效率要高。


2、我们都知道IO操作是非常耗时的，而因为数据的庞大，数据库中数据都是以文件的形式存储的（如果是innoDB的存储引擎则要读数据文件，如果是myISAM只读索引文件），如果每访问一个节点中的一个数据就进行一次IO，损耗将非常大，而mysql巧妙地将一个节点的大小设置了一页的大小（利用磁盘预读的特点），每次磁盘读取一页的数据就能在一次 IO 的情况下将整个节点的数据读出来。


此外，mysql建立的B-Tree高度一般不超过3，因为100阶的高度为3的B-Tree，可以存100*100*100=10^6数据，所以基本上3次 IO 就可以完成索引。


为什么不能采用红黑树作为索引结构呢？
因为红黑树是二叉树，存储大量数据的时候树的高度会非常大，会造成多次 IO 读取，性能很差，因此红黑树不适合作为外存索引。