索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。
索引是一种数据结构，数据结构有：二叉树（二叉查找树Binary Search Tree）、红黑树（Red Black Tree）、Hash表、B-Tree、B+Tree
索引详解：
1.假设索引采用二叉树数数据结构：
如图所示：我们建了一张表，一些个人数据，此时以age字段建一个索引，如果采用二叉树数据结构作为索引那么图如下：
此时如果进行查询：select * from user where age=29 ;
age为索引字段，会先去存储我们索引的数据页进行查询，29大于24，又小于31，很快找到29这个索引值，并且根据这个key值存储的磁盘文件地址值，再进行一次磁盘IO去查找这个地址存放的目标数据。如果age不是索引字段，则需要数据库一行一行数据去比对，比对6次以后才拿到目标数据，不停的进行磁盘IO，效率很低。
弊端：如果索引字段一直都是一种规律增加，树的高度会很高，而且查询效率依然很低，这种情况下，几乎变成了线性查找。如图：
2.红黑树?
此时红黑树就应运而生，可解决此问题，红黑树不仅具有二叉树的特性，还有自己的附加属性；
1.结点是红色或黑色。
2.根结点是黑色。
3.每个叶子结点都是黑色的空结点（NIL结点）。
4 每个红色结点的两个子结点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点)
5.从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点。
?这里不做深入讲解（因为我也不是专家）；这里解决问题的方式，就是利用红黑树的自旋的特性，如果出现线性的情况，红黑树的节点会进行左旋转或者又旋转，来达到树状结构的自我平衡
简单理解如图：
?旋转重新组成合理的树状结构，这样树的高度降低，查找的效率提高！例如主键：
? ? 在大数据量的情况下，红黑树依然会有性能问题，例如百万或者更多级别的数据，红黑树的高度依然会特别高，因为基本的特性就是二分查找。此时B-Tree就出现了，在纵向高度无法突破的情况下，只能考虑横向扩展，可考虑横向放的索引数据增加，让一个节点存放更多的索引元素，同时可以分更多的叉出来。
? ? 对红黑树进行一定的改造之后，就可以支撑大数据量的查找，高度可控制在5以内。
? ?B-Tree : 叶节点具有相同的深度 ，叶节点的指针为空，节点中的数据索引从左到右递增排列。
MySQL的索引底层用的?B+Tree ,是对B-Tree的一个改造，实际上是一个多叉平衡树。
B+Tree :?非叶子节点不存储data，只存储索引，可以放更多的索引；同时叶子节点维护了顺序访问指针（双向指针），提高区间访问的性能。（所有的索引元素都是存储在叶子节点里面，如下图示）
?
? ? ? 相关的索引数据只存储在叶子节点里面，这样做可以让非叶子节点能存储更多的索引，但也并不是说每一个节点索引可以无限存储，因为最后都是会放到内存里面去进行运算查找，需要考虑内存及成本。目前MySQL的每个节点分配的空间可以通过命令查看：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'INNODB_page_size';
?每个节点分配了16384个字节，也就是16KB的空间。
?
?那么存储索引的时候，一个节点最多能存储 16k/14B=1170个索引；叶子节点由于存储了索引及相关的数据，叶子节点 假设每组大小为1KB则一个叶子节点可存16个数据；如图所示 ，B+Tree高度为3的时候，理论上所能存储的数据量则为：1170*1170*16=21902400 两千万的数据量。也就是千万级别的数据量情况下，树的高度只有3，效率很高。
? ? ? ?Hash表：MySQL目前支持BTREE 和 HASH 两种索引方法，也就是两种索引存储数据结构，用Hash散列算法，key为索引值，value为存储数据的磁盘指针数据，同hash算出来的值进行映射，这样进行单条数据查找的时候会非常快，但是一般数据库用的很少，虽然在进行单一数据查找很快，但是hash无法支撑范围查找，范围查找的时候性能会非常低，所支持的场景单一。
? ? ? ?B+Tree?叶子节点维护有指针，右边元素的索引值都是大于左边的，所以当出现范围查找的时候，只需要找到对应的索引即可找到想要的结果集。顺着指针依次将后面所有的元素放到结果集里面，如果没有这个指针，则会每次都要再从根节点开始去找对应的索引找数据。? ?
不同的存储引擎，底层用B+Tree存储的时候，存储文件还有一点点区别
1.MyISAM的索引文件和数据文件是分离的（非聚集）
? ? ?磁盘上文件存储的时候，一张表至少三个文件，*_myisam.frm 表结构文件，*_myisam.MYD 表数据行文件，*_myisam.MYI 存储表数据的索引（B+Tree结构）。如果是这种类型的存储引擎，命中索引的时候先去 MYI文件中定位到这个索引，找到这个文件中存储的对应的磁盘文件指针，此时（叶子节点的data存储的是这个索引所对应的数据所在磁盘的所在行的文件指针），再去MYD文件中找到对应的数据，放到内存中去。
2.InnoDB的索引实现（聚集），支持事务，用的最多
? ??表数据本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件，?聚集索引-叶子节点包含了完整的数据记录
? ? ?一张使用InnoDB存储引擎的表，对应的文件有两个*_innodb_lock_frm （表结构文件）、*_innodb_lock_ibd（存储了索引+数据），（叶子节点里面的data 存储的是相应的行数据），比MyISAM少了一次磁盘IO。
? ? ?为什么InnoDB必须有主键，且推荐使用整型自增主键？
? ? ?1.如果不设置主键依然可以建表存储，但是底层会自动识别一个字段或者单独建立一个字段作为主键。?
? ? 2.非主键索引，data存储的不是具体的行数据，而是主键索引
? ? 3.用整型是因为查找索引的时候会经过很多的比较运算操作，这种情况下其他类型效率不会很高，比如用UUID的时候，字符串进行比较，需要逐位对比，如果英文跟数字又需要转位ASCII码来比较大小，影响效率。
? ? 4.如果非自增主键，就会存在后续新增的数据可能在之前的节点的中间，由于data存储的行数据，一个节点16KB大小，如果本来这个叶子节点已经这么大了，现在又要新增一个主键索引和数据，之前的叶子节点就需要做一个数据页分裂操作，才能将新增的数据加进去，影响性能。用自增，则可以保证每次新增的数据都是在后面，不会遇到数据页分裂的情况。
? ? ?为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？（一致性和节省存储空间）
