一. 索引概述
是帮助 mysql 高效 获取数据 的 数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
简言之，索引是一种数据结构，用来高效获取数据的。
无索引，则会全表扫描，因为无法确定后面是否仍有相同数据；
选择一种数据结构做索引，查找数据会十分高效。
优缺点：
优势：
1.提高数据检索的效率，降低数据库的io成本；
2.通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低cpu的消耗。
劣势：
1.索引列也是要占用空间的；
2.索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如进行增删改时，效率降低。
二. 索引结构
在 存储引擎层 实现。
b+tree索引：最常见的索引类型；
Hash索引：使用hash表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询；
R-tree（空间索引）：属于MyISAM的一个特殊索引类型，属于地理空间数据类型，通常使用较少；
Full-text（全文索引）：是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。
二叉树：缺点在于，顺序插入时，会形成一个链表（通过红黑树解决），查询性能大大降低，在大数据量情况下，层级越深，检索速度越慢。
B-Tree（多路平衡查找树）：n个key，则n+1个指针。
B+Tree：所有数据都会出现在叶子节点；叶子节点形成一个单向链表。
hash（memory引擎）
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。一般采取链表解决hash冲突或碰撞。
1.只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between ，>, <）
2.无法利用索引完成排序；
3. 查询效率高，通常一次检索即可。高于B+Tree索引
为什么选择B+Tree作为索引结构
1.相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
2.对于B-Tree，结点均会保存数据，导致页中存储的键值减少，指针跟着减少，要保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
3.相对于hash，b+Tree支持范围匹配及排序操作。