1、定義
索引是一種數據結果，幫助提高獲取數據的速度
為了提高查找速度，有很多查詢優化算法。但是每種查找算法都只能應用於特定數據結構之上。
索引就是數據庫創建的滿足特定查找算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據
2、索引數據結構
目前大部分數據庫系統及文件系統都采用B Tree或其變種B+Tree作為索引結構
相關概念介紹
- B-樹（B樹）：多路搜索樹，每個結點存儲M/2到M個關鍵字，非葉子結點存儲指向關鍵字范圍的子結點；所有關鍵字在整顆樹中出現，且只出現一次，非葉子結點可以命中；
- B+樹：在B-樹基礎上，為葉子結點增加鏈表指針，所有關鍵字都在葉子結點中出現，非葉子結點作為葉子結點的索引；B+樹總是到葉子結點才命中；
- B*樹：在B+樹基礎上，為非葉子結點也增加鏈表指針，將結點的最低利用率從1/2提高到2/3；
3、為什么使用B Tree（B+Tree）
紅黑樹也可用來實現索引，但是文件系統及數據庫系統普遍采用B/+Tree,為什么？
一般來說，索引本身也很大，不可能全存內存，往往以索引文件的形式存在磁盤
(1)單節點能存儲更多數據，使得磁盤IO次數更少。
(2)葉子節點形成有序鏈表，便於執行范圍操作。
(3)聚集索引中，葉子節點的data直接包含數據；非聚集索引中，葉子節點存儲數據地址的指針。
4、索引分類
1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
主鍵索引：primary key ：加速查找+約束（不為空且唯一）
唯一索引：unique：加速查找+約束（唯一）
3.聯合索引
-primary key(id,name):聯合主鍵索引
-unique(id,name):聯合唯一索引
-index(id,name):聯合普通索引
5、聚集索引和非聚集索引
聚集索引和非聚集索引使用的都是B+樹結構。
1、非聚集索引
非聚集索引的葉子節點為索引節點，但是有一個指針指向數據節點。
MyISAM是非聚集索引。
2、聚集索引
聚集索引葉子節點就是數據節點。
關於聚集索引，innodb會按照如下規則進行處理：
1，如果一個主鍵被定義了，那么這個主鍵就是作為聚集索引
2，如果沒有主鍵被定義，那么該表的第一個唯一非空索引被作為聚集索引
3，如果沒有主鍵也沒有合適的唯一索引，那么innodb內部會生成一個隱藏的主鍵作為聚集索引，這個隱藏的主鍵是一個6個字節的列，改列的值會隨着數據的插入自增。
innodb的普通索引，唯一索引，聯合索引都是輔助索引，采用非聚集索引結構。InnoDB的所有輔助索引都引用主鍵作為data域。
聚集索引這種實現方式使得按主鍵的搜索十分高效，但是輔助索引搜索需要檢索兩遍索引：首先檢索輔助索引獲得主鍵，然后用主鍵到主索引中檢索獲得記錄。