一、索引的本质

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构；

二、索引为什么使用B+Tree

1、索引为何不用二叉树结构

当索引字段递增时，如主键索引，二叉树会退化成一个链表，如果是数据有几百上千万，那链表就会很长，查询数据如果在链表最末尾，那就相当于全表扫描了：如图：

2、索引为何不用红黑树，红黑树可以通过左右旋转进行平衡

 原因：考虑树的高度，假如数据有100万，索引都是递增的，那么会导致树的高度非常高，红黑树查询的顺序：如查找0005号数据，会先从根节点开始查询，比根节点数字大，查询根的右节点，之后比较0004，以此类推，每次加载根节点都是一次IO操作。

3、索引为什么不用B-Tree

B-Tree与B+Tree的区别叶节点的指针为空，不能进行范围查询，非叶子存储data数据，

如果按照B-树的结构，一个页是16kB，如果数据大小就是8kB的话，那么一个页能存的数据就只有2个索引了，这样一样会导致树的深度变高，此外，索引的每个节点的数据都不重复

叶子节点也没指向下一个节点，在范围查询中，性能就会很差，因此B+树在此基础上做了优化

4、Hash结构

对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置；

很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效；

仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询；

hash冲突问题；

5、B+Tree(B-Tree变种)

非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引；

叶子节点包含所有索引字段；

叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能；

三、索引分类

物理存储分类：

聚簇索引（主键索引）：数据和索引存储在同一位置，叶子节点包含行数据。
二级索引（辅助索引）：非叶子节点包含索引和指针，需要回表查询行数据。
字段特性分类：

主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
唯一索引：唯一索引保证每一列的值不相同。
普通索引：普通索引不附加任何限制条件，用于提高查询效率。
前缀索引：前缀索引是普通索引的一种，只基于字段的前缀进行索引。
字段个数分类：

单列索引：基于表中单个字段创建的索引。
联合索引：基于表中多个字段组合创建的索引。

四、InnoDB索引实现(聚集)

表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件

聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录

为什么建议InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整型的自增主键？（mysql会自己维护主键索引，使用整型的自增主键减少索引维护，如果不创建就会寻找唯一索引，如果没有就会自己维护rowid）

为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间)

五、索引最左前缀原理

联合索引的底层存储结构长什么样？

如图：我们可以看见联合索引创建就是根据第一字段进行创建的，索引如果查询不遵循最左前缀就会匹配不到；

索索引索引最左前缀原理引最左前缀原理