索引原理
MySQL官方对索引定义：是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。需要额外开辟空间和数据维护工作。
索引是物理数据页存储，在数据文件中（InnoDB，ibd文件），利用数据页(page)存储。
索引可以加快检索速度，但是同时也会降低增删改操作速度，索引维护需要代价。索引涉及的理论知识：二分查找法、Hash和B+Tree。
1 二分查找法
二分查找法也叫作折半查找法，它是在有序数组中查找指定数据的搜索算法。它的优点是等值查询、范围查询性能优秀，缺点是更新数据、新增数据、删除数据维护成本高。
首先定位left和right两个指针
计算(left+right)/2
判断除2后索引位置值与目标值的大小比对
索引位置值大于目标值就-1，right移动；如果小于目标值就+1，left移动举个例子，下面的有序数组有17 个值，查找的目标值是7，过程如下：
第一次查找
第二次查找
第三次查找
第四次查找
2 Hash结构
Hash底层实现是由Hash表来实现的，是根据键值 <key,value> 存储数据的结构。非常适合根据key查找value值，也就是单个key查询，或者说等值查询。其结构如下所示：
从上面结构可以看出，Hash索引可以方便的提供等值查询，但是对于范围查询就需要全表扫描了。Hash索引在MySQL 中Hash结构主要应用在Memory原生的Hash索引 、InnoDB 自适应哈希索引。
InnoDB提供的自适应哈希索引功能强大，接下来重点描述下InnoDB 自适应哈希索引。
InnoDB自适应哈希索引是为了提升查询效率，InnoDB存储引擎会监控表上各个索引页的查询，当InnoDB注意到某些索引值访问非常频繁时，会在内存中基于B+Tree索引再创建一个哈希索引，使得内存中的 B+Tree 索引具备哈希索引的功能，即能够快速定值访问频繁访问的索引页。
InnoDB自适应哈希索引：在使用Hash索引访问时，一次性查找就能定位数据，等值查询效率要优于B+Tree。
自适应哈希索引的建立使得InnoDB存储引擎能自动根据索引页访问的频率和模式自动地为某些热点页
建立哈希索引来加速访问。另外InnoDB自适应哈希索引的功能，用户只能选择开启或关闭功能，无法进行人工干涉。
show engine innodb status \G; show variables like '%innodb_adaptive%';3 B+Tree结构
MySQL数据库索引采用的是B+Tree结构，在B-Tree结构上做了优化改造。
B-Tree结构
索引值和data数据分布在整棵树结构中
每个节点可以存放多个索引值及对应的data数据
树节点中的多个索引值从左到右升序排列
B树的搜索：从根节点开始，对节点内的索引值序列采用二分法查找，如果命中就结束查找。没有命中会进入子节点重复查找过程，直到所对应的的节点指针为空，或已经是叶子节点了才结束。B+Tree结构
非叶子节点不存储data数据，只存储索引值，这样便于存储更多的索引值
叶子节点包含了所有的索引值和data数据
叶子节点用指针连接，提高区间的访问性能
相比B树，B+树进行范围查找时，只需要查找定位两个节点的索引值，然后利用叶子节点的指针进行遍历即可。而B树需要遍历范围内所有的节点和数据，显然B+Tree效率高。
4 聚簇索引和辅助索引
聚簇索引和非聚簇索引：B+Tree的叶子节点存放主键索引值和行记录就属于聚簇索引；如果索引值和行记录分开存放就属于非聚簇索引。
主键索引和辅助索引：B+Tree的叶子节点存放的是主键字段值就属于主键索引；如果存放的是非主键值
就属于辅助索引（二级索引）。
在InnoDB引擎中，主键索引采用的就是聚簇索引结构存储。
聚簇索引（聚集索引）
聚簇索引是一种数据存储方式，InnoDB的聚簇索引就是按照主键顺序构建 B+Tree结构。B+Tree的叶子节点就是行记录，行记录和主键值紧凑地存储在一起。 这也意味着 InnoDB 的主键索引就是数据表本身，它按主键顺序存放了整张表的数据，占用的空间就是整个表数据量的大小。通常说的主键索引就是聚集索引。
InnoDB的表要求必须要有聚簇索引：
如果表定义了主键，则主键索引就是聚簇索引
如果表没有定义主键，则第一个非空unique列作为聚簇索引
否则InnoDB会从建一个隐藏的row-id作为聚簇索引辅助索引
InnoDB辅助索引，也叫作二级索引，是根据索引列构建 B+Tree结构。但在 B+Tree 的叶子节点中只存了索引列和主键的信息。二级索引占用的空间会比聚簇索引小很多， 通常创建辅助索引就是为了提升查询效率。一个表InnoDB只能创建一个聚簇索引，但可以创建多个辅助索引。
非聚簇索引与InnoDB表存储不同，MyISAM数据表的索引文件和数据文件是分开的，被称为非聚簇索引结构
