先来说下数据的一般存储方式：内存(适合小数据量)、磁盘(大数据量)。
磁盘的运转方式：速度 + 旋转，磁盘页的概念：每一页大概16KB。
1、存储结构
哈希
是通过hash函数计算出一个hash值的，哈希的优点就是查找的时间复杂度是O(1)，哈希不支持部分索引查询以及范围查找。
红黑树
存储的数据量大的时候，红黑树的节点层数多，也就是树的高度比较高，查找的底层数据时，查找次数就比较多，即对磁盘IO使用比较频繁。总结为以下两点：
- 读取浪费太多 ：通过计算本来树的每一层大概需要分配16KB 的数据，但是对于红黑树来说，实际存的节点数比较少，即存的数据大小远远小于16KB，从而造成存储空间的浪费
- 读取磁盘的次数过多：树的层数越多，查找数据时读取磁盘的次数也就越多
如下图所示，如果需要查找数字4的话，需要查找三次，即对磁盘IO操作三次：
针对红黑树以上总结的两点，我们可以从以下两点出发：
- 增加树每层的节点数量，这样可以对分配的16KB充分利用，即解决上面的读取浪费的问题
- 尽可能的让树的高度减小，使得树显得比较"矮胖"，这样可以减少读取磁盘的次数
那么怎么样才可以实现以上的方法呢？这就需要用到B+树了，实际上MySql的底层数据结构就是用的B+树。
BTree
BTree的问题有以下这几点：
- 因为BTree不适合范围查找 。就拿上面的来举例，比如我要查找小于6的数据，则先找到6的节点，然后需要遍历一遍6节点(索引)的左子树，不遍历的话，就拿不到小于6的这些数据了，也就说索引失效了，所以说不适合范围查找。
- BTree的节点除了存储索引 之外，还存储了数据本身，占用空间较大，但是磁盘的页大小是有限的(16KB左右)，因此，存储同样大小的数据，BTree显得比较高(相对B+Tree)，稳定性弱一些。
综上两个主要原因，MySql最终选择了B+Tree的数据结构来存储数据。
B+Tree
B+Tree和BTree的分裂过程类似，只是B+Tree的非叶子节点不会存储数据，只存储索引值(指针地址)，所有的数据都是存储在叶子节点，如下图所示：
由上图可以看出B+Tree有以下几个特点：
- 叶子节点连起来了，是一条有序的双向链表，目的是为了解决范围查找。比如需要查找小于9的数据，只要找到等于9的数据，然后将9的左边数据全部拿出来即可。
- 非叶子节点不存数据，只存索引，空间利用更高效。
- 数据的个数和节点一样多，换句话说，非叶子节点存的是其子树的最大或最小值。
2、索引
2.1、索引功能类型
主键索引：一张表只能有一个主键索引，不允许重复、不允许为 NULL；
唯一索引：数据列不允许重复，允许为 NULL 值，一张表可有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
普通索引：一张表可以创建多个普通索引，一个普通索引可以包含多个字段，允许数据重复，允许 NULL 值插入；
全文索引：它查找的是文本中的关键词，主要用于全文检索。
2.2、索引物理类型
聚簇索引（clustered index）：聚簇索引也可理解为将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。
非聚簇索引：数据和索引是分开的，B+树叶子节点存放的不是数据表的行记录。
虽然InnoDB和MyISAM存储引擎都默认使用B+树结构存储索引，但是**只有InnoDB的主键索引才是聚簇索引，InnoDB中的辅助索引以及MyISAM使用的都是非聚簇索引。**每张表最多只能拥有一个聚簇索引。
2.3、索引使用的不同情形
回表
若有student表如下
id(主键) name age
1 路飞 18
2 索隆 20
我们对id建立索引，然后再对name建立索引。那么当我们执行select * from student where name=?时
由于索引底层数据结构的B+Tree，对name列建立的索引为非聚簇索引，这个索引存储的是id
那么我们执行完SQL时，会从name的B+Tree中拿到id，再回到id的B+Tree中去搜索所对应的数据，这个过程就叫做回表
索引覆盖
还是，假设有一条语句
select id from student where name=?
此时，就不会再去再去id的对应索引的那颗B+Tree上再去搜索一遍了，这就是索引覆盖
最左匹配原则
一帮情况下和组合索引一起使用，例如吧name，age共同建立索引(name,age)，假设现在有下面四条sql语句
select * from student where name=? and age=?
select * from student where name=?
select * from student where age=?
select * from student where age=? and name=?
现在问题来了，那个会走组合索引(name,age)?
答案是1,2,4，而3会进行全表扫描，看下图
听名知意，就是最左边开始匹配呗，也就是先匹配name，再来age。虽然2只有name，但是也会走索引。
你可能的疑惑就是4为啥会走索引，其实mysql中有个叫做优化器的东西，他会对这个age和name的顺序进行优化。这样就可以走索引了
优化器简单的说一下，有两种：CBO(基于成本的优化)，RBO(基于规则的优化)MySQL默认用的是CBO。
索引下推
数据是存储在磁盘的、MySQL有自己的服务，MySQL服务要跟磁盘发生交互。这样能从磁盘拿到数据
没有索引下推时：
存储引擎先从磁盘中筛选出name符合条件的数据，全部取出，MySQL server再根据age条件筛选一次。这样就得到了符合条件的值。
这样会有大量的IO操作，所以浪费时间和资源
有存索引下推时：
存储引擎先从磁盘中直接筛选出name，age同时都符合条件的数据，不需要server再去做任何的数据筛选
索引下推需要在磁盘上进行数据筛选，原来的筛选是在内存中进行，现在放到了磁盘上进行查找数据的环节，但是，虽然这样看起来成本更高了，可别忘了，索引数据是排序的，所有数据是聚集存放的，所以性能并不会有影响，而且还会减少IO次数，反而会提升性能
参考文献：
一文吃透MySql的底层数据结构（满满都是干货） - 掘金 (juejin.cn)
https://www.zhihu.com/question/26398102