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这里写文章的前言：
一个简单的开头,简述这篇文章讨论的问题、目标、人物、背景是什么？并简述你给出的答案。
可以说说你的故事：阻碍、努力、结果成果，意外与转折。
索引概述
索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构(有序)。
1.他是为了高效获取数据而发明的
2.他是一种有序的数据结构
索引本质上是一种有序的数据结构，因为有序，有序不一定是从大到小，或者从小到大排序，而是有规律，按照规律查找数据，就会比无序查找数据快。
以下面二叉搜索树为例，数据没有索引的情况，要查找数据需要扫描全表。把数据建立了有规律的二叉树，就不需要扫描全表，就可以查到数据。
索引优缺点
优点：数据是存储在硬盘上的，而查询数据是需要消耗IO的，而IO是比较耗时的，添加索引可以提高检索速度，降低cpu消耗。
缺点：相对于没有索引，维护数据的有序性需要额外占用磁盘空间，此外，当进行数据的插入，更新，删除的时候，不仅要更新数据库，也要同时更新索引建立的数据结构，会增加耗时。
但总体而言，系统中还是读取数据的情况还是比插入数据的情况多，用户体验也肯定大于磁盘空间。
索引结构
现在主流的就是B+tree结构。
上面介绍了二叉树的数据结构，表面上看好像也没问题，但如果数据是顺序插入的情况，二叉树的结构将变成一个链表，查询数据的效率和没有索引是一样的，而且建立索引还占用空间。而且当数据量比较大的时候，二叉树之有两个节点，那么建立的层级将会很深，查询数据的效率不一定很高。
红黑树
为了解决顺序数据变为链表的问题，可以将二叉树优化为红黑树，红黑树是一种自平衡二叉树，它可以保证最坏情况下查询的效率。
但是他仍然是二叉树，数据量大的情况下仍然存在层级过深的情况。
B-Tree
为了解决二叉树带来的层级问题，我们可以把节点变多，每一层存储的数据变多，
下图是一个M=4 阶的B树:如果超过，则中间元素自动向上分裂。
B+Tree
相对于B树，B+tree有两个特点：
1.所有的叶子节点存放了所有的数据
2.叶子节点形成了一个单向链表
mysql的B+Tree在原来的基础上加上了双向链表
