一、目标
数据库索引是为了方便检索数据；提升查询效率；我们通过数据结构的设计，减少遍历磁盘的次数；不同的索引结构适用于不同的场景
二、常用的索引结构
2.1、B+树（B+Tree）：
B+树是在B-树基础上的改进版本，也是最常用的索引结构之一。B+树相比于B-树，将所有的数据都存储在叶子节点中，而非内部节点，提高了磁盘IO的效率。B+树的叶子节点通过指针连接起来，形成一个有序链表，可以支持范围查询和顺序访问。
2.2、Hash索引（Hash Index）
Hash索引是一种基于哈希表的索引结构，它通过将关键字通过哈希函数映射到一个固定的位置，并在该位置上存储数据的指针。Hash索引适用于等值查询，具有快速的查找速度。但是，Hash索引不支持范围查询和顺序访问。
这些索引结构在数据库中起到了加快数据检索的作用，通过选择合适的索引结构和建立适当的索引，可以提高数据库的查询效率。不同的索引结构适用于不同的场景，开发者需要根据具体的需求选择合适的索引结构。
三、如果优化查询
3.1、建索适合的索引
最左适配原则
3.2、避免全表扫描
避免深度分页
3.3、避免无用字段返回
3.4、优化sql
综上所述，查询优化需要综合考虑数据库的结构、索引、查询语句的编写方式、无效数据、业务逻辑等多个方面，通过合理的优化手段可以提高查询的速度和性能。