对索引的认识：
什么是索引？
我最初的理解是把索引当场一本字典的目录。
假如一本字典没有目录，那我们想查到某个字只能从头找到尾。
所以才会对字典按照页码来进行划分，并且在字典的最开始几页，有相应的目录可以让我们知道目标字在哪一页，从而快速定位到目标。
而且根据需求的不同，一般用过字典的小伙伴都知道，有按照拼音开头的目录，有按照偏旁部首开头的目录，等等。。。 其实和mysql中的 主键索引 联合索引 等等种类的索引是异曲同工的。
数据结构：
mysql索引使用的数据结构是B+树，目前大部分数据库系统都采用 B+Tree 或 B-Tree 这两种数据结构，本文不打算详解其中原因（对两种数据结构细节感兴趣的可以参考其他文章）
简单来说，索引文件一般是存在于硬盘当中，由于数据量大无法全部一次加载进内存。而磁盘的IO读取代价相比于内存读取代价要高很多倍，所以我们在选择数据结构上面，最重要的一点就是尽可能减少对磁盘io的操作。
数组：索引文件无法一次加载进内存
链表：查询需要从头到尾的查询
上面的两种B树特点决定了他们可以保证尽可能少的进行io操作，而且相对于平衡二叉树、二叉搜索树等数据结构，树的高度要低很多，查询对应的io次数更少。
而B+Tree和B-Tree的区别主要是前者的非叶子节点不存储数据，目的是能够存储更多的索引，保证整颗树更“矮”，但是想要找到数据必须进行树的高度次IO操作（即B+Tree的高度为3，则需要进行3次IO操作，在叶子节点上找到目标数据）
而B-Tree不论叶子节点还是非叶子节点都存放数据，好处是可能在没有到达叶子结点的时候就找到了目标数据
但是B-Tree如果想要存放和B+Tree相同量的索引，则必须让树的高度增加，也就是增加io次数，所以B+Tree相对更稳定
聚集索引和非聚集索引：
在mysql当中，不同的存储引擎对索引的实现是不同的，本文介绍常见的两种mysql存储存储引擎对索引的实现，即MyISAM存储引擎和InnoDB存储引擎，二者对索引的实现分别为非聚集索引（非聚簇索引）和聚集索引（非聚簇索引），这也是最常见的两种索引的实现
1、MyISAM索引实现：
MyISAM引擎使用的是非聚集索引的形式，简单来说是索引和数据是分开存放的，索引存放的是数据文件的地址，我们需要先找到索引，然后再通过索引找到数据
在MyISAM引擎中，主键和一般索引在结构上没有区别，只是主键必须是唯一的，但是在查询时，普通索引和主键索引都是需要先获得数据文件地址，再去找到相应的数据
2、InnoDB索引实现
该存储引擎使用的是聚集索引，该索引方式最明显的特点就是主键索引和数据是在一起的（同一个文件中），可以理解为找到了主键索引也就找到了数据，不需要二次查找
而该索引结构当中的普通索引，想找到数据，也必须通过主键索引进行二次查找才可以
即：通过主键索引查找数据，查找一次 ，而通过普通索引查找数据，则需要普通索引找到主键索引，通过主键索引找到数据，也就是所谓的二次查找
如图为：mysql中两种索引方式的对比
如图，为B+树组织数据的方式：
实际存储时当然不会每个节点只存3条数据。
以InnoDB引擎为例，简单计算一下一颗B+树可以存放多少行数据。
B+树特点：只有叶子节点存储数据，而非叶子节点存放的是用来找到叶子节点数据的索引（如上图：key和指针）
InnoDB存储引擎的最小存储单元为16k（就像操作系统的最小单元为4k 即1页），在这即B+树的一个节点的大小为16k
假设数据库一条数据的大小为1k，则一个节点可以存储16条数据
而非叶子节点，key一般为主键假设8字节，指针在InnoDB中是6字节，一共为14字节，一个节点可以存储 16384/14 = 1170个索引指针
可以算出一颗高度为2的树（即根节点为存储索引指针节点，还有1170个叶子节点存储数据），每个节点可以存储16条数据，一共1170*16条数据 = 18720条
高度为3的树，可以存放 1170 * 1170 * 16 = 21902400条记录
两千多万条数据，我们只需要B+树为3层的数据结构就可以完成，通过主键查询只需要3次IO操作就能查到对应记录。