索引 是帮助MySql高效获取数据的排好序的数据结构
Mysql中的索引底层使用的是B+树
为什么加索引能优化sql查询呢---
首先 如果对一条 select * from 表 where 条件； 假设这张表没有索引的情况下，执行这条sql语句是一条一条逐条查找的，
因为一张表最终是存储在磁盘的各个位置（查找一个位置就是一次I/O），磁盘存取=寻道时间(慢）+旋转时间（快）;
假设将索引存储在二叉树中，二叉树中的每一个节点是一个 key--value，key 是索引列的值，value 是磁盘的位置（二叉树--左边节点小于根，右边节点大于根）；然后再去执行上边的select语句，磁盘的I/O次数明显减少
那mysql底层为什么不用红黑树，二叉树，而要用B+树呢，
1.二叉树： 如果使用的是自增主键作为索引，那么，二叉树的节点全部在右子树上一次递增，查询速率和不用索引一样
2.红黑树：红黑树是一种平衡二叉树，告诉第2^n(n是高度），那么如果数据很大的话，红黑树的深度不可控，因为红黑树的一个节点只能存放两个数（key--value）
所以就可以横向扩容---B树，（左边节点的所有子元素都小于父节点，右边所有节点的所有子元素都大于父节点--多叉平衡树），B树中的value可以使地址，也可以是除去索引的其他值，取决于MySal的存储结构（MyISAM和InnoDB），但是B树的每个节点都带着value值，占用内存，并且在范围查找时，每次都要从头在查找
--最终使用的是B+树，B树的非叶子节点和叶子节点一样带着value值，但是B+树在给叶子节点只有key也就是只有索引的值，没有value值，存在着key的冗余，并且在叶子节点中多了指向下一个叶子节点的指针，这样在范围查找时提高了速率，
MySql的存储引擎是形容数据表的
MyISAM 索引实现（非聚集）---在mysql的安装位置的data文件中有三个文件 .frm（表结构） . MYD（表数据） .MYI（表索引）
InnoDB索引实现（聚集）----在mysql的安装位置的data文件中有两个文件 .frm （表结构） .idb （表结构和表数据）
对于MyISAM 叶子节点中data存储的是磁盘的地址，
对于InnoDB 叶子节点中data存储的是除了索引以外的其他数据 （InnoDB在现在经常使用）
那为什么B+树在非叶子节点中不存发data，而B树在非叶子节点存放data
首先 可能有人会觉得既然B树可以扩容，横向有更多的节点，为什么不全部存放在第一个节点上呢？因为 操作系统中的加载单位是页，而cpu一次读取的页数是有限的，不能太多，所以一次I/O读不完横向存储的过多数据，不能够提高速度---所以mysql设定一个节点的大小是16K，所以将数据移到叶子节点，给非叶子节点更大的空间，存储更多的数。
为什么InnoDB推荐使用 整形的 自增的主键
整形：因为mysql查找的时候是通过二叉树比较大小查找的，明显 整形术比字符串更容易比较大小，而且 整形存储是占的空间也比字符串占用的空间小。
自增：使用自增的主键的话，节点是从左到右递增的，直接在末尾插入，但是 如果不是自增的，在插入的时候，B+树 需要做分裂，速度慢。
