本文目录一览：
如何解读Mysql的索引?
我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引（B+Tree索引）。
它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE INDEX indexName ONtableName（tableColumns（length）；如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是 BLOB 和 TEXT 类型，必须指定 length，下同。
从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。
mysql索引采用什么数据结构
MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
MySQL索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。使用索引可加快数据库的查询速度。MySQL索引有两种类型：B-Tree索引和哈希索引。B-Tree索引是最常用的索引类型，它是一种多路平衡查找树，可以加速数据的访问速度。
数据库系统和文件系统一般都采用 B+ 树来存储索引信息，B+ 树兼顾写和读的性能，最极端时检索复杂度为 O（logN），其中 N 指的是节点数量，logN 表示对磁盘 IO 扫描的总次数。
在MySQL中，建立一个索引并不一定就有一个B+树。这取决于表的存储引擎和索引类型。
mysql索引的数据结构,为什么用b+树
B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。
MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。B 树是一种多叉的 AVL 树。B-Tree 减少了 AVL 数的高度，增加了每个节点的 KEY 数量。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
结合MySQL中Innodb存储引擎索引结构来看的话……教科书上的B+Tree是一个简化了的，方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时，为了更好的性能或者降低实现的难度，都会在细节上进行一定的变化。
mysql的数据结构用的是b+而不是b 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。
