1、定义
索引是提高数据检索速度的数据结果
有很多查询优化算法来提高搜索速度。 但是，每个搜索算法只能应用于特定的数据结构。
索引是数据库创建满足特定搜索算法(以某种方式引用(点)数据)的数据结构
2、索引数据结构
目前，大多数数据库系统和文件系统都采用B Tree或其变种B Tree作为索引结构
相关概念介绍
B-树(B-树) )各节点存储M/2到m个关键字，非叶节点存储指向关键字范围的子节点的多重搜索树； 所有关键词出现在整棵树上，只出现一次，非叶节点可以命中；
b树：基于B-树，在叶节点上添加链表指针，所有关键字都出现在叶节点上，非叶节点为叶节点索引b树总是命中叶节点；
B*树：除b树外，还在非叶节点上添加链表指针，使节点的最低利用率从1/2提高到2/3
3、为什么要使用Btree(Btree )
红色树也可以用于索引，但文件系统和数据库系统通常使用B/Tree。 为什么？
一般来说，索引本身也大，不能完全保存存储器，作为索引文件大多存在磁盘
)一个节点可以存储更多数据，从而减少磁盘I/o次数。
)2)叶片节点形成有序链表，便于执行范围操作。
)在集合索引中，叶节点的data中直接包含数据； 在非聚集索引中，叶节点存储数据地址的指针。
4、索引分类
1 .常规索引index :快速搜索
2 .唯一索引
主键索引： primary key :快速搜索约束(唯一而不是空) ) )。
唯一索引： unique :快速搜索约束(唯一) )
3 .合并索引
-主密钥(id，name ) :组合主键索引
-unique(id，name ) :唯一索引
-索引(id，name ) :组合常规索引
5、聚合索引和非聚合索引
聚合索引和非聚合索引都使用b树结构。
1、非聚合索引
未聚合索引的叶节点是索引节点，但有指向数据节点的指针。
MyISAM是非聚合索引。
2、收集索引
集合索引叶节点是数据节点。
对于聚合索引，innodb根据以下规则进行处理：
1、如果定义了主键，则此主键用作聚合索引
2 )如果未定义主键，则将表的第一个唯一非空索引用作聚合索引
3 )如果没有主键且没有适当的唯一索引，innodb内部将生成隐藏的主键作为聚合索引。 这个隐藏的主键是一个6字节的列，值会随着数据的插入而增加。
innodb的常规索引、唯一索引和合并索引都是辅助索引，采用非聚合索引结构。 InnoDB中的所有次索引都将主键作为data域进行引用。
虽然聚合索引可以非常高效地使用主键进行搜索，但子索引搜索需要两次索引搜索：首先搜索子索引以获取主键，然后使用主键将记录检索到主键。