那么当存在多个索引时，多个索引都指向相同的物理地址。
如下图所示：
通过这个结构，我们可以看出来，MyISAM的存储引擎的索引都是同级别的，主键和非主键索引结构和查询方式完全一样。 InnoDB数据存储引擎，索引与数据的存储结构
首先InnoDB的索引分为聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引即保存关键字又保存数据，在B+Tree的每个分支节点上保存关键字，叶子节点上保存数据。
“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的存放方式只有一种，一般是主键作为聚簇索引，如果没有主键，InnoDB会默认生成一个隐藏的列作为主键。
如下图所示：
非聚簇索引，又称为二级索引，虽然也是在B+Tree的每个分支节点上保存关键字，但是叶子节点不是保存的数据，而是保存的主键值。通过二级索引去查询数据会先查询到数据对应的主键，然后再根据主键查询到具体的数据行。
如下图所示：
由于非聚簇索引的设计结构，导致了，非聚簇索引在查询的时候要进行两次索引检索，这样设计的好处，可以保证了一旦发生数据迁移的时候，只需要更新主键索引即可，非聚簇索引并不用动，而且也规避了像MyISAM的索引那样存储物理地址，在数据迁移的时候的需要重新维护所有索引的问题。 总结
这次把MySQL的索引的数据结构，以及文件存储结构，总结清楚了，后面在实际的工作过程中，设计索引的时候能够考虑的更全了，通过了解了索引的数据结构，也能让自己在实际写SQL的时候，能考虑到哪些情况走索引哪些不走索引了。
MySQL使用B+Tree作为索引的数据结构，因为B+Tree的深度低，节点保存的关键字多，磁盘IO次数少，从而保证了查询效率更高。
B+Tree能够保证MySQL无论是主键索引还是非主键索引的查询效果都是稳定的，每次都要查询到叶子节点才能返回数据，B+Tree的叶子节点的深度是一样的，而且为了更好的支持自增主键，B+Tree的查询节点范围是左闭合右开放。
MySQL的MyISAM存储引擎，表数据和索引数据是分别放到两个文件中进行存储的，由于它本身的索引的B+Tree的叶子节点指向的表数据所在的磁盘地址，而且索引没有主键和非主键之分，所以分开存储，能够更好的统一管理索引；
MySQL的InnoDB存储引擎，表数据和索引数据是存储在一个文件中的，因为InnoDB的聚簇索引的叶子节点指向的具体的数据行，而且为了保证查询效果的稳定，InnoDB表中必须要有一个聚簇索引，二级索引在进行索引检索时，会先通过二级索引检索到数据的主键值，再根据主键去聚簇索引中检索到具体的数据。