我们MYSQL服务器是在内存中的，所以所有的操作也是内存级的，索引也是如此
我们要提高算法的效率：首先要用一个好的数据存储结构储存数据，然后结构决定算法
所以——索引的本质就是一种提高算法效率组织的数据结构

缩印的主要价值体现在海量数据的检索（查询）速度

一个表中有成万条数据，输入直接查找某条的话需要花费的时间就很长，而且这还只是本机一个人操作，如果把MySQL服务器放入公网，让很多用户来查询的话，所花费的时间将更长

给要查找的字段加上索引后（构建数据结构）：

索引是如何实现的呢？

我们知道数据库中的表就是文件，文件是存在磁盘中的，Mysq中的CURD操作都是需要计算然后找到对应的数据的，计算一定用到CPU，所以一定是要把数据库文件中的数据拿到内存中的。如果只是操作系统的文件系统对磁盘文件IO，那么每次就只能IO 4KB的数据，这样做在MYSQL层面看来IO效率就很低，所以在MYSQL中也有自己的缓冲内存，他向系统缓冲区每次拿取的数据是16KB，每次拿取的16KB就是一个page.——目的：为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数

但是只是这样也不能快速提高查找效率，所以针对每个page数据块我们都要组织管理起来，然后所有的page用一个数据结构管理起来，然后根据这个数据结果，决定出他的高效查找效率：

目录页**B+**树的思想

为何不用其他数据结构：
链表：线性查找慢
搜索二叉树：如果插入的树是有序的，那么就退化为线性了
AVL&&红黑树：只有二哥叉，就意味着树的高度要更高，系统与硬盘更多的IO Page交互
hash:也有支持的，叶子不是连续的，但在范围查找上不具备
B树：除了叶子节点外，其他节点也会储存数据，更高更多的page