索引相关概念
基础概念：
在MySQL中，索引是一种数据结构，用于加快数据库查询的速度和性能。索引可以帮助MySQL快速定位和访问表中的特定数据，就像书籍的索引一样，通过存储指向数据行的指针，可以快速查找到需要的页面。
底层数据结构 (B+树)：
1.磁盘读写代价更低：非叶子节点不存放数据，只存储指针，相对来说存储压力低。数据只存储在叶子节点，在查询比对的时候，就不会把非叶子节点上的数据也加载出来了。
2.查询效率稳定：因为数据都存储在非叶子节点，在查询时都要从根节点开始对比。最终到叶子节点获取数据。
3.便于扫库和区间查询：叶子节点之间采用双向指针。在范围查询时更加方便。比如说：我们现在要查找索引为6~34区间的数据。先从根节点出发找到比38小的16，再从16往左找到叶子节点6，由于叶子节点之间有双向指针，因此6~34区间的数据都能获取！（这个区间内的数据不需要再从根节点再次查找）
总结：
1.什么是索引：
索引在项目中还是比较常见的，它是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗。
2.索引底层的数据结构：
MySQL的默认的存储引擎InnoDB采用的B+树的数据结构来存储索引，选择B+树的主要的原因是：第一阶数更多，路径更短，第二个磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据，第三是B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表。
3.B树和B+树的区别：
第一：在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的所有的数据都会出现在叶子节点，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定。
第二：在进行范围查询的时候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存储，并且叶子节点是一个双向链表。