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索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。
B+树结构上和二叉树类似，每个节点左侧元素的值比父元素小，右侧比父元素大；不过每个节点的子节点不止两个了，而是多个。按照取值范围划分为多叉，每叉定义了子节点页中值的上限和下限，并指向一个子节点，每个节点中的元素按从小到大排列。中间节点不存储数据，只有叶节点存储数据，叶节点之间通过指针相连，形成链表。
innodb 一页默认 16KB，指针和主键一般占用 8+8=16B， 因此 B+ 树一页能存 16KB/16B = 1000 条索引，两层就能存百万级，叶节点数据按 1KB 计，1页能存10行数据，这样三层能存千万量级的数据了左右了，因此千万量级的数据查三层索引就能检索到。此外根节点一般常驻内存，所以实际只需要2次磁盘IO
- 高度不同。磁盘的加载次数和树高相关，B+树更矮胖，磁盘加载次数更少
- B+树 顺序遍历效率更高
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B树会在非叶子结点上存数据。因此同一个
16KB的页上，B树能存的键比B+树少，导致B树更高，加载磁盘次数就更多。 -
另外叶子节点存了数据，且是按顺序排列的，链表连着的。那么 B+树使得范围查找、排序查找、分组查找以及去重查找变得异常简单。
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B+ 树由于将数据都存到了叶子结点上，取叶子节点数据的时间是固定的 O(深度)。B树则可能少于深度，因而有可能更快的返回
只有 Memory 引擎显式支持哈希索引，这也是 Memory 引擎的默认索引类型。
查找较快，但不支持范围查找、组合索引、排序。
Memory 引擎已于 8.0 版本后移除
自适应哈希索引是 InnoDB 引擎的一个特殊功能，当它注意到很多SQL存在很长的寻路，并且有很多 SQL 命中相同的页面 (page)，InnoDB 会在自己的内存缓冲区(buffer) 里，开辟一块区域，建立自适应哈希索引 AHI，以加速查询。
这是一个完全自动的内部行为，用户无法控制或配置，但可以关闭该功能。
通过分词做的倒排索引，可以很快搜索 %关键词% 这样的查询
用来对 GIS 地理数据类型创建空间索引
聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。InnoDB 的主键索引使用的是这个。
非聚簇索引：将数据存储与索引分开的结构，存的是主键值。InnoDB 的二级/辅助索引，和 MyISAM 的索引都是这种类型。
聚簇索引不是一种索引类型，而是一种数据存储方式。InnoDB 的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了索引和数据行，在叶子页上。
因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
优点：
- 可以把相关数据保存在一起。数据访问更快，不需要根据主键
ID进行二次查找。 - 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。
缺点：
- 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制每个被更新的行移动到新位置。
- 基于聚簇索引的表插入新行或主键被更新导致行移动时，可能导致页分裂，表会占用更多磁盘空间。
- 当行稀疏或由于页分裂导致数据存储不连续时，全表扫描可能很慢。
覆盖索引指一个索引包含或覆盖了所有需要查询的字段的值，不再需要根据索引回表查询数据。
联合索引遵循最左匹配
以该图为例，查找 WHERE name LIKE '小%' AND age = 28 时，先根据联合索引里的 name 字段查找出 "小" 开头的索引，再用 age 过滤。
当一个结点满时，新建一个结点，并将原结点中 1/2 的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针。
当一个结点满时：
如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）。
如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制 1/3 的数据到新结点（大家都剩 2/3），最后在父结点增加新结点的指针。
所以，B树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高
InnoDB 下可以设置一个 MERGE_THRESHOLD，当节点的数据填充率低于该值时，会触发节点合并。