索引的本質：是幫助Mysql高效獲取資料的排好序的資料結構。

索引資料結構

• 二叉樹
• 紅黑樹
• Hash表
• B-Tree

（1）、二叉樹：儲存資料的時候是一個連結串列，如果要查詢0006的話要查詢6次，如果是全表掃描的話也得查詢6次。

弊端：二叉樹的查詢效率很低。

（2）、紅黑樹：儲存資料的時候會自旋，如果要查詢0006的話只需要查詢3次。如果是全表掃描或二叉樹查詢的話需要6次，紅黑樹再二叉樹的基礎上查詢效率提高了一半。

弊端：當資料量很大的時候（幾百萬或幾千萬），樹的高度就會特別高，會存在多次磁碟IO操作影響其效能。解決以上的問題可以橫向擴充套件，分配節點的時候分配的大一些，讓其可以橫向儲存更多的索引元素。---- 此時B-Tree誕生了。

（3）、Hash: 對索引的key進行一次hash計算就可以定位出資料儲存的位置，很多時候Hash索引要比B+樹索引更高效。僅能滿足“=”，“IN”，不支援範圍查詢。會存在hash衝突的問題。

為什麼我們使用B+Tree比較多，使用hash比較少，是因為我們進行範圍查詢（select * from tabel where id > ***）的時候比較麻煩。

（4）、B-Tree：葉子節點具有相同的深度，葉子節點的指標為空；所有索引元素不重複；節點中的資料索引從左到右遞增排列。

（5）、B+Tree(B-Tree變種)：非葉子節點不儲存data，只儲存索引（冗餘），可以放更多的索引；葉子節點包含所有索引欄位；葉子節點用指標連線，提高區間訪問的效能。

下面是關於儲存引擎索引的實現：

索引最左字首原理：

• 聯合索引的底層儲存結構長什麼樣子？

案例：最左字首法則，（排好序），根據聯合索引的欄位順序排好序。由於第2、3條sql沒有name,不是排好序的。需要全表掃描。