你是不是对于MySQL索引的知识点一直都像大杂烩，好像什么都知道，如果进行深究的话可能一个也答不上来。
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假如你去面试，面试官让你聊一下对索引的理解，然而你对索引的理解仅限于，检索数据就是快，是一种数据结构这个层面，那你就只能回家等通知了。
为了避免这种尴尬的事情发生，咔咔用时两天将索引的内容在自己理解的范围内进行了整理，如有整理不全面的地方可以在评论区进行补充和提建议。
MySQL索引到底是什么
相信大多数伙伴都买过技术类的书籍，看完没看完不知道，但是目录肯定看的次数最多。
看目录有没有自己目前的痛点，如果有就会根据目录对应的页码用最快的速度翻阅到相应内容位置。
那么在MySQL中同样也是这样的一个道理，MySQL的索引就是存储引擎为了快速找到数据的一种数据结构。
同样在MySQL索引中又分了几种类型，分别为：
B-tree索引
哈希索引
空间索引
全文索引
下文所有内容均在InnoDB的基础上讨论。
为什么要使用索引
①索引可以加快数据检索速度，这也是使用的索引的最主要原因。
②索引本身具有顺序性，在进行范围查询时，获取的数据已经排好了序，从而避免服务器再次排序和建立临时表的问题。
③索引的底层实现本身具有顺序性，通过磁盘预读使得在磁盘上对数据的访问大致呈顺序的寻址，也就是将随机的I/O变为顺序I/O。
这几点不理解就暂时先放着，继续看下文即可，会给你一个满意的解释。
任何事物都存在双面性，既然能提供性能的提升，自然在其他方面也会付出额外的代价：
索引是跟数据共存，因此会占用额外的存储空间。
索引创建和维护需要时间成本，这个成本随着数据量的增大而增大。
索引创建会降低数据的增、删、改的性能，因为在修改数据的同时还需要修改索引数据。
InnoDB为什么使用B+Tree而不使用BTree
聊到这个问题那就必须得分清楚BTree、B+tree的区别，首先来看一下BTree。
Btree解析
先来看一下BTree的数据结构是怎么样的，这里咔咔给提供一个网站地址，可以看到关于数据结构的一些实现过程：