索引是帮助MySQL 高效获取信息的数据结构(有序)。无索引时全表按顺序查找 效率低， 有索引时按照建立的索引来查找 效率高（图书馆书架标识、书本目录），
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（1）提高了数据检索的效率， 降低了数据库IO成本。
（2）按照索引列排序，降低了数据排序的成本、cpu的消耗。
缺点：
（1）索引列同样要占用空间
（2）索引大大提高了查询效率，但每次修改，插入、删除数据，效率会降低（要修改索引）。
不同的存储引擎有不同的索引结构，主要的有：B+Tree索引、Hash索引、R-Tree(空间索引）、Full-text(全文索引）。
在MySQL中默认使用InnoDB存储引擎，该存储引擎默认的索引结构是 B+Tree。
为什么选择B+Tree作为索引结构？
1、二叉树
（1）当顺序插入数据时会行形成一条链表，层级深效率低。
（2）每个节点只有两个子节点，当数据量大时，树的层数会变多。
2、红黑树
概念：左孩子节点比父节点小，右孩子节点比父节点大。
虽然解决了顺序插入的问题
但 当数据量大时，层级较深，检索效率低。
3、B-Tree(多路平衡查找树)
以度为 5的树为例，每个节点最多存放4个key，5个指针。
提示： 当节点中的key数量达到 度数时， 处于中间的key会向上分裂，两边的key会变成它的左右孩子节点，如果它还有父节点，则加入父节点中。
4、B+Tree
所有节点均会出现在叶子节点中且形成单链表（到MySQL中形成双向链表），父节点不存放数据， 只存放key。
每个节点是在一个页中，一个页默认16KB。
hash索引就是采用hash算法实现的hash表。
hash索引的特点：
(1) 只能用于对等计较（= 、 in）, 不能用于范围查询。
（2）无法利用索引完成排序操作，（B+Tree可以利用按索引排序的序列直接返回不用再到内存排序）
（3）查询效率高，通常只需一次查询
在MySQL中， Hash索引支持的是Memory引擎， 而InnoDB有自适应hash功能，根据B+Tree索引在指定条件下自动创建。
五、适合创建索引的情况（1）在数据量大、使用频繁、用以缩小查询范围的字段创建索引。
（2）在频繁使用、常作为where、order by、 group by 条件的列需要排序的字段上创建索引。
（3）对于长度过长的列可以创建前缀索引。
（4）尽量使用联合索引，单列索引虽然能查找到数据，但仅能返回一列数据，经常需要回表查询（如果不是主键列），且可以减少存储空间，使用联合索引通常可以覆盖索引。
（5）字段重复值多（区分度低），的列不适应创建索引。
（6）不适合创建过多的索引，索引也需要占空间，同时需要维护索引，影响更改效率。
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