mysql索引简介
参考资料：
http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
http://blog.jobbole.com/86594/
- 索引释义
- 索引的分类
- 索引创建和删除
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索引的情景化应用
1.索引释义
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
为什么是索引，而不是直接的数据库数据本身？
查找算法只能应用于特定的数据结构，例如二分查找适用于有序的数据，二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构。
因此在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找获取到相应数据。
注意：实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的。
2.索引分类之B-Tree、B+Tree
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。
为什么使用B-Tree（B+Tree）?
上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。
3.InnoDB索引实现
在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。
4.索引使用策略及优化
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 ##