索引是一种数据结构，帮助我们在mysql表中更高效获取数据的数据结构
常用作为索引的数据结构：二叉树，红黑树，Hash表，B树，B+树
下面的数据表中有两个字段，第一个字段是col1，第二个字段是col2，前面0x07表示这行记录在磁盘里面的地址，现在执行下面的sql语句
select * from t where t.col2=89;
如果没有索引，需要跟磁盘做六次I/O交互，才能在第六行找到我们要的记录
右边是一颗二叉树，二叉树的每一个结点存key-value，key是索引字段(这里我们以col2字段作为索引，所以结点里面存的key就是col字段的值)，value是这行记录的磁盘文件地址(比如说0x07)
显然，有了索引之后，只需要和磁盘做两次I/O即可，就可以找到key=89的结点，然后把这个结点的value值(磁盘中的文件地址)拿出来，去磁盘中的这个地址取出这行记录
用二叉树作为索引的问题是：假如用col1字段作为索引，那么二叉树就会退化成链表
比如执行下面的sql查询语句：select * from t where t.col1=6;
也就是说用递增列字段作为索引，用二叉树作为索引，意义不大
col1作为索引，如果用红黑树来存储
红黑树在插入新元素过程中，会自我平衡，所以select * from t where t.col1=6;只需要3次I/O即可
红黑树的树高还是太高了，比如当表里面有500w条记录 （也就是500w个索引），全部放到红黑树里面，树的高度会非常高，可能放完500w个索引，树的高度会达到20，所以可能要进行20次I/O操作，我们希望能够降低树的高度
给红黑树每一个结点分配的空间比较小，可能就只能放一个索引字段
现在将结点的空间变得更大一些，可以放几十几百个索引，这就是多路树（不是二叉树）
现在介绍B树
结点中的索引不重复（没有冗余的索引）
相邻叶子节点之间没有指针进行连接，即不存储相邻结点在磁盘中的文件位置
B+树
非叶子结点只存储索引，叶子结点存储索引+data
索引冗余：比如下面的B+树第一层存储了15这个索引字段，第二层又存储了15这个索引字段，第三层还存储了15这个索引字段
最后一层存储了所有的索引
叶子结点之间用指针相连，（存相邻叶子结点的磁盘文件地址）提高区间访问性能
将结点中的数据加载到内存里面，进行二分查找，这个时间和一次I/O的时间相比，可以忽略不计
另外:不使用哈希表作为索引，是因为哈希表不支持范围查找
select * from table where id>=10&&id<=20
B+树与红黑树作比较：
红黑树一个结点空间比较小，只存储一个索引，所以导致数据量太大的时候，树高就会很高,树高的话I/O次数就会更多
但是B+树每个结点空间更大，可以存储很多个索引，树高会更低，所以I/O次数会更少
B+树和B树作比较：
（1）b树非叶子节点，叶子结点都存数据，b+树非叶子结点不存数据，只有叶子节点才存数据
所以这也导致b树进行检索时，可能不用查到叶子结点，数据就已经被查到了
而b+树必须从根节点一路检索到叶子节点，数据才能被检索到
（2）b树叶子节点之间没有任何关系，是独立的，相邻叶子节点之间没有指针进行连接，即不存储相邻结点在磁盘中的文件位置，b+树的叶子节点有指针指向与它相邻的叶子节点
（3）B树没有冗余的重复的索引，B+树的非叶子节点和叶子节点有冗余的，重复的索引
