索引是什么？
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构，因此可知索引是数据结构。
概念很抽象，但是类比生活中的例子就很容易理解，比如一本厚厚的书，我们想取找某一小节，我们可以根据目录去快速找到对应的章节，其实这个目录就可以叫这本书的索引，而数的目录又分为大章节小章节，如果倒着看是不是很像一棵树呢？
常见树的数据结构及特点：
二叉树：
二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构，通常有左子树和右子树，左右子树是有顺序的，左子树的值要小于父节点，右子树的值要大于父节点。
二叉树示意图：
极端情况下二插树可能没有左右子树，比如一组递增的数据，最终就形成了一个链表。
极端情况下二叉树示意图：
为了避免这种情况的发生，产生了平衡二叉树。
平衡二叉树（AVL Tree）：
平衡二叉树是一种特殊的二叉树，除了满足二叉树的特征之外，它还要求左右两颗子树的高度差的绝对值不能超过1，且左右两棵子树都是平衡二叉树。
平衡二叉树解决了极端情况下退化为链表的问题，但是平衡二叉树满足了每个节点最多两个子节点的特点，如果数据量比较大的情况下，二叉树的高度会非常，查询的时候会多次进行磁盘IO，查询的性能会比较差，因此诞生了B-Tree。
同样数据，使用平衡二叉树演示：
很明显同样数据AVL树没有出现二叉树的情况。
B-Tree的特点：
- 度（Degree）：节点存储数据的个数，B-Tree允许一个节点存储多个数据。
- 每个节点可以有M个子节点。
- 叶子节点具有相同的深度。
- 节点的数据从左到右顺序排列。
- 叶子节点指针为空。
同样数据，B-Tree演示：
B+Tree的特点：
- 非叶子节点不存储数据，只存储索引key，可以增加度（key占用的空间远小于data占用的空间）。
- 叶子节点存储了全部数据，且增加了顺序访问指针，提高了区间访问性能，支持范围查询。
InnoDB中存储引擎页大小是16KB，一个节点就是一页，而一个Long类型的主键id占用8个字节，故叶子节点如果只存储索引的话，一个节点就能存储大量的索引key，这样就大大减少了节点个数，同时也节省了存储空间。
同样数据，B+Tree演示：
很直观的看到，B+Tree叶子节点多了指针，且叶子节点有全部数据，数据从左到右依次增大。
好用的数据演示网站：
Hash索引的特点：
- hash索引不支持范围查找。
- hash存在哈希冲突问题。
- hash索引经过一次查询就可以定位到数据，查询效率比B+Tree高。
Full-text全文索引的特点：
仅可用于 MyISAM 存储引擎，用于检索文本信息的， 针对较大的数据，生成全文索引很耗时间及空间，在MySQL中一般不常用。
聚集索引和非聚集索引？
聚集索引和非聚集索引是按物理存储结构来划分的一个概念。
- 聚集索引也叫聚族索引，是以主键创建的索引，聚集索引叶子节点存储的是数据，一个表中只存在一个聚集索引，且只存在于InnoDB引擎中。
- 非聚集索引也叫辅助索引，索引和数据不在一起，非聚集索引叶子节点存储的是索引对应数据行的主键，通过索引行找到主键后，根据主键去找对应的数据。
MySQL InnoDB、MyISAM、Memory存储引擎对索引数据结构的支持：
| 数据类型 | InnoDB | MyISAM | Memory |
|---|---|---|---|
| B+Tree | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash | 不支持（用户无法手动创建Hash索引） | 不支持 | 支持 |
| Full-text | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |
如有不正确的地方请各位指出纠正。
