索引在数据库中的作用一般是用来加快查询，但是我们虽然会用但是要理解原理，才能更好的应用。
1 索引的定义：索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构。
2 索引的存储结构：二叉树、红黑树、hash表、b-tree。
3 添加索引，就能根据二叉树等数据结构的特性、减少查询次数，找到对应索引所指向的物理地址，从而找到那一行。
4 mysql底层实现索引的数据结构是b+tree。
5 为啥不用二叉树作为索引的数据结构，因为在索引的字段是有序的时候，索引是不起优势的
6 提一句，jdk8 中hashmap底层链表改成用红黑树实现
7 红黑树一种自平衡的二叉树，可以在某些情况比二叉树查询有优势。但不够明显。在数据量大的情况下查找效率还是很低。
8 红黑树优化改进，在一个结点上存储多个元素，让每个索引都能存储很多元素，就能压低树的高度，极大的减少查询次数。
9 第八条的改进的树就叫B树，特点就是一个结点可以存储多个元素，且从左自右递增，各个元素不重复。
10 那为啥不能将所有元素都存在一个结点上，因为数据量大的时候，存在一个结点的话，查询时会将结点load到内存，就会造成内 存不足，并且load进内存的数据大小一次也不能太大。
11.Mysql中对结点大小的设置是16k。
12 B树查找的流程，先从跟结点出发，load到内存，快速比对结点中的有序序列，如果要查找的元素在两个元素之间，就根据两个元素之间的指针找到下一个结点，再依次遍历。
13 B+树就是将B树中每个索引对应的data放在叶子结点，并且叶子结点用一个双向指针链接起来。
14 因此B+树的叶子结点就是整个索引链。
15 为什么将data下移到叶子结点，因为这样结点就能存储更多的索引。
16 16K的结点大小，高度h为3的B+树，可以存放2000多万的索引，基本满足千万级数据库的需求。
17 Mysql两种存储引擎MyISAM（非聚集）和InnoDB（聚集），针对表的存储。
18 MyISAM存储表会在mysql的data文件中生成3个文件，.frm存储表的结构、.MYD存储表的数据、.MYI存储表的索引。
19 primary key 自带一个主键索引。
20 InnoDB只会生成两个文件，.frm存储表的结构、.ibd存取数据和索引，集合在一起的。
21 InnoDB必须有主键，且推荐用整型的自增主键，为什么？因为InnoDB的数据是和主键存储在一起的，必须按B+树的形式去构建一个主键，如果建表时不指明，则Mysql选择一个不重复数据的字段作为主键索引，如果没有不重复的字段，就会生成一个你看不见的列，用来作为表的主键索引。如果不用整型数据作为主键，则在索引比较的时会造成时间浪费。为什么推荐自增呢，主要是因为B+树中叶子结点从左自右有个双向指针链接两个叶子结点，有利于范围查找。
22 InnoDB的存储数据中，在B+树的叶子结点中直接存储剩余字段的值，而不是MyISAM中存储是MYD文件中数据的地址。
23 聚集索引即使InnoDB的主键索引，因为叶子结点包含了所有的数据。
24 hash索引比B+树查找快很多，但是不支持范围查找，而B+树叶子结点之间的双向指针和结点有序的特点，对范围查找很好的支持。
25 联合索引，将几个字段联合成一个索引，一般建议建立联合索引。
26 联合索引最左前缀原则是先比较第一个字段，在比较第二个字段，依次比较建立B+树索引，如果查询中没用到第一个字段，将会使联合查询失效。
