1、B+Tree
索引的数据结果是B+Tree，它比BTree查询时，以更少的IO次数占优势。
2、聚集索引与非聚集索引
聚集索引：索引的逻辑顺序与磁盘上数据的物理顺序相同。（表中最多只有一个）
比如ID(主键),和数据行顺序一致。
非聚集索引：索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。（表中可以有多个）
3、索引之所以快的原因
例子，表user(id,name,age)
聚集索引：当我们指定了主键(id)时，就默认创建了聚集索引，B+Tree的节点中存放主键列的数据，叶子节点存放真实的物理数据行。
非聚集索引：
比如按照name创建索引：create index idx_name on user(name);
此时的非聚集索引的‘节点会存放name列的值，然后叶子节点存放id(主键值)，得到主键值就能唯一定位数据行。
此时执行查询：
(1) select id,name from user where name = "张三";
(2) select name from user where name = "张三";
此时，直接可以从非聚集索引获取查询数据，不会进行二次查询。
但是，如果查询age字段，则会先查到id后，在根据id去查一遍。二次查询降低了查询效率。最好避免二次查询。
解决：采用复合索引（覆盖索引） create index idx_name on user(name,age);