mysql官方對索引定義：是儲存引擎用於快速查詢記錄的一種資料結構。需要額外開闢空間和資料維護工作。
索引是物理資料頁儲存，在資料檔案中（innodb，ibd檔案），利用資料頁(page)儲存。
索引可以加快檢索速度，但是同時也會降低增刪改操作速度，索引維護需要代價。
二分查詢法也叫作折半查詢法，它是在有序陣列中查詢指定資料的搜尋演算法。它的優點是等值查詢、範圍查詢效能優秀，缺點是更新資料、新增資料、刪除資料維護成本高。
首先定位left和right兩個指標
計算(left+right)/2
判斷除2後索引位置值與目標值的大小比對
索引位置值大於目標值就-
1，right移動；如果小於目標值就+
1，left移動
第一次查詢
第二次查詢
第三次查詢
第四次查詢
hash底層實現是由hash表來實現的，是根據鍵值 儲存資料的結構。非常適合根據key查詢value值，也就是單個key查詢，或者說等值查詢。其結構如下所示：
從上面結構可以看出，hash索引可以方便的提供等值查詢，但是對於範圍查詢就需要全表掃瞄了。hash索引在mysql 中hash結構主要應用在memory原生的hash索引 、innodb 自適應雜湊索引。
innodb提供的自適應雜湊索引功能強大，接下來重點描述下innodb 自適應雜湊索引。
innodb自適應雜湊索引是為了提公升查詢效率，innodb儲存引擎會監控表上各個索引頁的查詢，當innodb注意到某些索引值訪問非常頻繁時，會在記憶體中基於b+tree索引再建立乙個雜湊索引，使得記憶體中的 b+tree 索引具備雜湊索引的功能，即能夠快速定值訪問頻繁訪問的索引頁。
innodb自適應雜湊索引：在使用hash索引訪問時，一次性查詢就能定位資料，等值查詢效率要優於b+tree。
自適應雜湊索引的建立使得innodb儲存引擎能自動根據索引頁訪問的頻率和模式自動地為某些熱點頁
建立雜湊索引來加速訪問。另外innodb自適應雜湊索引的功能，使用者只能選擇開啟或關閉功能，無法進行人工干涉。
show engine innodb status \g; show variables like '%innodb_adaptive%'
;
b-tree結構
索引值和data資料分布在整棵樹結構中
每個節點可以存放多個索引值及對應的data資料
樹節點中的多個索引值從左到右公升序排列
b樹的搜尋：從根節點開始，對節點內的索引值序列採用二分法查詢，如果命中就結束查詢。沒有命中會進入子節點重複查詢過程，直到所對應的的節點指標為空，或已經是葉子節點了才結束。
b+tree結構
非葉子節點不儲存data資料，只儲存索引值，這樣便於儲存更多的索引值
葉子節點包含了所有的索引值和data資料
葉子節點用指標連線，提高區間的訪問效能
相比b樹，b+樹進行範圍查詢時，只需要查詢定位兩個節點的索引值，然後利用葉子節點的指標進行遍歷即可。而b樹需要遍歷範圍內所有的節點和資料，顯然b+tree效率高。
聚簇索引和非聚簇索引：b+tree的葉子節點存放主鍵索引值和行記錄就屬於聚簇索引；如果索引值和行記錄分開存放就屬於非聚簇索引。
主鍵索引和輔助索引：b+tree的葉子節點存放的是主鍵字段值就屬於主鍵索引；如果存放的是非主鍵值
就屬於輔助索引（二級索引）。
在innodb引擎中，主鍵索引採用的就是聚簇索引結構儲存。
聚簇索引（聚集索引）
聚簇索引是一種資料儲存方式，innodb的聚簇索引就是按照主鍵順序構建 b+tree結構。b+tree的葉子節點就是行記錄，行記錄和主鍵值緊湊地儲存在一起。 這也意味著 innodb 的主鍵索引就是資料表本身，它按主鍵順序存放了整張表的資料，占用的空間就是整個表資料量的大小。通常說的主鍵索引就是聚集索引。
innodb的表要求必須要有聚簇索引：
如果表定義了主鍵，則主鍵索引就是聚簇索引
如果表沒有定義主鍵，則第乙個非空unique列作為聚簇索引
否則innodb會從建乙個隱藏的row-id作為聚簇索引
非聚簇索引
與innodb表儲存不同，myisam資料表的索引檔案和資料檔案是分開的，被稱為非聚簇索引結構
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