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索引的概述
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;
1). 无索引情况
在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很 低。
2). 有索引情况
如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。
此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。
索引结构
概述
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：
上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持 情况。
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。
B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一 下其结构示意图：
我们可以看到，两部分：
绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的 B+Tree。
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点 的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。
Hash
MySQL中除了支持B+树索引，还支持一种索引 Hash索引。
1). 结构
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash表中。
如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可 以通过链表来解决。
2）特点：
Hash索引只能对等比较(=,in) ,不支持范围查询（between , > , < , 。。）
无法利用索引完成排序操作。
查询效率高，通常在不存在hash冲突的情况下，只需要检索一次。
3）存储引擎支持：
支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是 InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
索引的分类
索引的分类
在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
聚集索引和二级索引
而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
聚集索引选取规则：
如果存在主键，主键就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引。
如果没有主键和唯一索引。innodb则会自动生成一个rowid作为隐藏的聚簇索引。
聚集索引和二级索引的具体结构如下：
接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。
具体过程是：
由于是name创建的二级索引，使用name的值进行匹配，但在二级索引中只找到arm的id,
由于查询返回的数据是* ，所以还需要根据主键值10。到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
最终拿到这一行的数据，直接返回。
回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取 数据的方式，就称之为回表查询。
