一、索引幫助mysql高效獲取數據排好序的數據結構。
二、索引存儲位置：磁盤文件。
三、索引結構：二叉樹、紅黑樹、hash、BTree、B+Tree 。索引結構為了更快找到目標數據。
四、數據結構
4.1、二叉樹
定義：每個結點最多有兩個子樹，左子樹比父節點小，右子樹比父節點大。
缺點：會出現極端情況導致整棵樹只有左子樹或只有右子樹。
圖：
4.2、紅黑樹
定義：
缺點：數據量大會導致樹層數比較多，這樣就會造成查找數據慢。
圖：
4.3、hash數據結構
定義：散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。 對目標值進行hash運算得到hash值和數據磁盤指針地址保存到hash表，這樣就達到快速定位數據位置。
缺點：精確查找十分快速，但范圍查找就碰壁了。
圖：無
4.4、BTree
定義：一個節點可以存儲多個數據，這樣可以避免黑紅樹的缺點，樹的層數很變小。
缺點： 節點里面數組數據：每個數據的結構=索引數據+數據記錄（即葉子節點存儲鍵值和數據記錄）。
圖：
4.5、B+Tree
定義：B+Tree是在B-Tree基礎上的一種優化。節點里面數組數據：每個數據只存儲鍵信息，這樣不存數據可以騰出空間放更多的鍵信息，讓樹層數越小。
- 非葉子節點只存儲鍵信息。
- 所有葉子節點之間都有一個鏈指針。
- 數據記錄都存放在葉子節點中。
缺點：無
圖：
五、mysql采用B+Tree數據結構存儲數據
5.1、B+TREE葉子節點指針作用：定位值比它大的葉子節點。
5.2、引申出為什么mysql "!="或者“<>” 不走索引。從下圖可以知道原因，因為B樹的左節點是比右節點小，而且節點有指針很快能找到范圍的數據，B樹特性+指針的配合這樣可以快速找到指定范圍數據。
圖：
六、mysql為什么用整型自增作為索引比較好。而UUID作為索引效率比較低？
- 索引存儲在磁盤，而且樹的每個節點分配的空間有大小。整型占空間比較小，這樣可以存放多個鍵值。反之然后UUID占空間比較大。
- 整型比較方便，UUID比較需要先轉成ASCII在進行比較