什么是索引？索引就是排好序的數據結構，可以幫助我們快速的查找到數據
推薦一個網站，可以演示各種數據結構：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
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圖解幾種數據結構：
二叉樹：如果數據是單邊增長的情況 那么出現的就是和鏈表一樣的數據結構了，樹高度大
紅黑樹：在二叉樹的基礎上多了樹平衡，也叫二叉平衡樹，不像二叉樹那樣極端的情況會往一個方向發展。
同樣我們查找6，在二叉樹中我們需要經過6個節點才能找到（1-2-3-4-5-6）,紅黑樹中我們只需要3個節點（2-4-6），但是mysql索引的數據結構並不是紅黑樹，因為如果數據量大了之后，樹的高度就會很大。
B樹：在紅黑樹的基礎上，每個節點可以存放多個數據
這個時候我們查找6 只需要2個節點就可以了，而且樹的高度也比紅黑樹矮。
B+樹：B樹的變種
你會發現非葉子節點是會重復的，就像上面4，在葉子節點上面也出現了4，這是為什么呢？因為它需要在葉子上面存放數據。那又是怎么存放數據的呢？
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mysql索引為什么用B+樹
首先說一點，mysql索引的數據結構就是用到的B+樹。
MyISAM存儲引擎索引文件和數據文件是分離的
Usertabmyisam表使用的myisam存儲引擎，表相關文件有三個，.frm是存放表結構數據，MYD是表數據。MYI是存放索引，索引樹上會存儲數據在MYD文件里面的位置。
InnoDB存儲引擎
Usertab使用的Innodb存儲引擎，表相關文件只有兩個同樣.frm文件是存放表結構數據，.ibd存放的數據和索引。
表數據文件本身就是按B+Tree組織的一個索引結構文件，主鍵索引葉節點包含了完整的數據記錄
以InnoDB為例：
數據是放在主鍵索引上面，也就是說實際上在每個節點上還會存放所有的數據
使用B樹存放數據之后實際是這樣子的，會在每個對應的索引列的值上存放上對應的數據
而B+樹則不同，它只會在葉子節點上面掛載數據，非葉子節點不會存放數據，數據只會存在葉子節點上面，非葉子節點只存放索引列的數據
這樣一個節點就可以存放很多個索引列數據，一次IO就可以拿到很多數據，mysql默認的一個節點16K的大小，可以通過show global status like "Innodb_page_size" 看到該值是16384，每次IO讀取16K大小的數據，以索引列是bigInt類型為例，大小8字節，每一條數據還有一個指向下一層的指針6字節，16384/（8+6）=1170，一個節點就大約可以存1170條數據。
以一個層高為3的樹為例，葉子節點存放數據之后大小1KB，那么這個樹可以存放 1170 *1170 *16 =21,902,400,大約2200萬條數據。所以在這種千萬級的表中通過主鍵索引查找一條數據，最多3次IO就可以找到一條數據。而很多時候樹的根節點基本都是在內存中，所以多數時候只需要2次IO。
葉子節點之間也有雙向指針連接，提高區間范圍性能，范圍查找。
創建索引的時候，可以選擇索引數據類型，一個是btree一個是hash，hash查找當然也快，但是當遇到范圍查找的時候hash就尷尬了，所以根據實際業務需求來看是用btree還是hash。
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主鍵索引三問
為什么非主鍵索引結構葉子節點存儲的是主鍵值？
一是保證一致性，更新數據的時候只需要更新主鍵索引樹，二是節省存儲空間。
為什么推薦InnoDB表必須有主鍵？
保證會有主鍵索引樹的存在（因為數據存放在主鍵索引樹上面），如果沒有mysql會自己生成一個rowid作為自增的主鍵主鍵索引
為什么推薦使用整型的自增主鍵？
一是方便查找比較，而是新增數據的時候只需要在最后加入，不會大規模調整樹結構，如果是UUID的話，大小不好比較，新增的時候也極有可能在中間插入數據，會導致樹結構大規調整，造成插入數據變慢。
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聯合索引
可以理解成把幾個字段拼接起來的一個普通索引
聯合索引使用，按照建索引的順序字段來比較使用，參照左前綴原則。
更多數據結構：