索引概述
索引（ index ）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（指向）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。
| 优势 | 劣势 |
| 提高数据检索的效率，降低数据库的IO 成本 | 索引列也是要占用空间的。 |
| 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。 | 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT 、 UPDATE、 DELETE 时，效率降低。 |
索引结构
MySQL 的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种
| 索引结构 | 描述 |
| B+Tree 索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引 |
| Hash 索引 | 底层数据结构是用哈希表实现的 , 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） | 空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用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。类似于 Lucene,Solr,ES |
不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。
| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
| B+tree 索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash 索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6 版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指 B+ 树结构组织的索引。
B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一
下其结构示意图：
- 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
- 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
B+Tree 与 B-Tree 相比，主要有以下三点区别：
- 所有的数据都会出现在叶子节点。
- 叶子节点形成一个单向链表。
- 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree ，提高区间访问的性能，利于排序。
B-Tree
B-Tree ， B 树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树， B 树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（max-degree ）为 5(5 阶 ) 的 b-tree 为例，那这个 B 树每个节点最多存储 4 个 key ， 5
个指针
- 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
- 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
- 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
Hash
MySQL 中除了支持 B+Tree 索引，还支持一种索引类型 ---Hash 索引。 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。
- Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
- 无法利用索引完成排序操作
- 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
在 MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。 而 InnoDB 中具有自适应 hash 功能， hash 索引是InnoDB存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。
问题
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?
- 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
- 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
- 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
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