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目录
1. 概念-索引是什么？
2. 索引的数据结构(索引模型)
2.1 二分查找：
2.2 二叉查找树（BST Binary Search Tree）：
2.3 平衡二叉树(AVL Tree Balanced binary search trees)
2.4 多路平衡查找树(B Tree Balanced Tree)
2.5 加强版多路平衡查找树(B+ Tree)
3. innodb如何存储索引和数据的？
3.1 索引分类
3.2 索引如何存储数据
4. 注意事项
1. 概念-索引是什么？
索引相当于一本书籍的目录，它是帮助数据库快速检索数据的一种数据结构。
维基百科的定义
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中的数据。
索引的简单示例图：
索引的好处就是查询更快。比较如下：
没有索引：查询数据时只能从磁盘中按顺序读取数据，直到找到所需要的数据。
有索引：从索引中找到数据存储的位置，然后直接从磁盘位置读取数据。
2. 索引的数据结构(索引模型)
索引的数据结构是B+Tree树。
比较一下相关的数据结构的优缺点：
2.1 二分查找：
优点：针对于有序数组，等值查询和比较查询的效率非常高。
缺点：更新数据可能需要挪动大量的数据。
适用场景：静态存储的数据。
2.2 二叉查找树（BST Binary Search Tree）：
示例图：
特点：左子树所有的节点都小于父节点，右子树所有的节点都大于父节点。
优点：既能实现快速查找，又能够实现快速插入
缺点：查询耗时和这棵树的深度相关。假设我们的数据构成二叉查找树后，正好是一棵斜树，那么就和顺序查找的效率是一样的。
2.3 平衡二叉树(AVL Tree Balanced binary search trees)
定义：左右子树深度差绝对值不能超过1.
如何平衡：AVL树在插入和更新数据的时执行了1系列的计算和操作(左旋、右旋)来保证树的平衡。
存储特点：每个节点需要存储键值、数据磁盘地址、子节点引用
优点：解决了二叉查找树极端的斜树情况。
缺点：每个节点存储的数据太少，如果数据较多，树的深度依然很大。
2.4 多路平衡查找树(B Tree Balanced Tree)
示例图：
特点：分叉数永远比关键字数多1
如何平衡：分裂和合并
2.5 加强版多路平衡查找树(B+ Tree)
示例图：(图片来源于百度图片)
特点：1.关键字数和路数相等 2. B+Tree的根节点和枝节点中都不存储数据，只有叶子节点才存储数据。
优势：
1. 扫库、扫表能力更强
2. B+ Tree 的磁盘读写能力更强
3.排序能力更强
4. 效率更加稳定(B+Tree永远是在叶子节点拿到数据，所以IO次数是稳定的)。
3. innodb如何存储索引和数据的？
在innodb中索引即数据。
3.1 索引分类
聚集索引：索引键值的逻辑顺序和表数据据行的物流存储顺序是一致的。
二级索引（辅助索引）：如果表有主键，那么主键索引就是聚集索引，其他的索引统一叫二级索引。
3.2 索引如何存储数据
主键索引存储了所有的数据。
二级索引并不会把完整记录在叶子节点放一份，因为这会带来额外的存储空间和计算浪费。二级索引的叶子节点存的是这条记录对应的主键的值。如果需要拿除索引和主键之外的值，需要再到主键索引的叶子节点拿到数据(这就是回表的概念)。
示例图：(图片来源于百度图片)
4. 注意事项
1.不要在频繁更新的列上建索引，因为会引起分裂和合并