一、索引概述

1、索引(index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构(是一种有序的数据结构)。

2、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，快速定义到原始数据。这种数据结构就是索引。

二、有无"索引"时的案例情况比较

（1）无索引情况

（2）有索引情况（只是举个例子，以实际的索引数据结构为准）

备注:下面的二叉树索引结构的只是一个示意图，并不是真实的索引结构。

三、索引的优缺点 

（1）优点

简而言之

• 提高查询效率
• 提高排序效率

（2）缺点

1、索引是一种数据结构，要维护和使用这种数据结构需要存储在磁盘文件当中。

（不过磁盘相对来说比较便宜...）

2、查询效率虽然高，但是会降低更新表的速度。

因为当我们进行 "INSERT"、"UPDATE"、"DELETE" 操作时，因为要去维护索引的结构。比如插入数据要往其中增加节点，删除时要删去节点。所以会影响增、删、改的效率。

（不过这个也不要担心，因为正常的大部分业务对增、删、改的操作很少，更多的"查询"）

四、索引的结构的介绍

在 MySQL 中索引是在第三层存储引擎中实现的。所以对于索引的结构，根据存储引擎的不同，索引的结构也会有所不同。以下4种是主要的索引结构：

（1）B+Tree 索引

大部分引擎都支持。

（2）Hash 索引

弊端：不支持范围查询，只能进行精确匹配。（性能很高）

（3）R-tree 索引（空间索引）

在进行存储地理位置的相关数据时，会用到空间索引。一般用的比较少。

（4）Full-text （全文索引）

也用的比较少，理解和了解一下就行。

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后面我们重点学学习 B+Tree。

（5）介绍这几种索引结构在不同的索引引擎的支持情况

（在后面的学习中，没有指定哪种存储引擎或者哪种索引结构，则默认就是"B+Tree" 索引）