索引是為了高效獲取資料排好序的資料結構
如果沒有索引，那麼你是通過全表查詢查詢資料的，因為資料分散在磁碟的各個地方，所以會沒有順序的查很多次，而且每次查詢都是一次磁碟io互動，可想而知資料越來越多，查詢速度會越來越慢。
如圖所示，通過排好序的資料結構，獲取資料會更高效。
當然索引底層並不是二叉樹，這裡只是大致做個形象的對比。為什麼資料結構不用二叉樹呢？因為二叉樹在index一直遞增的情況下，由於後面乙個總是比前面的大，資料是單邊查詢的，效率也不高。
如上所述，二叉樹容易單邊遞增，所以需要使用平衡樹，但是平衡樹的深度依舊太深，影響效率。所以我們改用b樹的優化版本：b+樹，b+樹相比b樹，為了放更多的索引index，它的非葉節點不存放data（存放的磁碟位址），轉而放在葉節點。
如圖，中間是冗餘索引，最下面葉節點用指標連線，提高區間訪問效能，最大能放2000萬左右的索引元素。所以即使你是一張兩千萬資料的表，你也可以用b+樹的資料結構建好索引，然後你再查詢資料，效率就會很高。並且根節點往往是長期放在記憶體中，冗餘索引則是放在快取中。
1、它的index與data都在葉節點，這種型別的也被成為聚集索引。
2、innodb表必須要有主鍵，如果沒有建立，mysql也會選擇沒有重複的列作為主鍵（從左到右的順序），如果都是重複的列，也會生成乙個rowid作為主鍵。
3、推薦使用整型的自增主鍵，因為string型別的比較影響效率，如果不是自增主鍵，那麼index中間插入，會導致節點**和重新平衡，影響效率。
最經典的就是要符合最左字首原則，如圖，如果sql的where條件後面沒有第乙個字段，那麼第乙個欄位就沒有過濾，相當於全表查詢，自然就沒有走索引了。
附：資料結構互動學習**
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