1、索引：索引其实是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据。
2、索引的数据结构：常见的MySQL主要有两种数据结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树。
3、Hash和B+树索引区别，优缺点，使用场景
Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的。对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。比如，"=","IN"和"<=>"，这样的等值索引。
而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。
B+ Tree索引和Hash索引区别：哈希索引适合等值查询，但是不无法进行范围查询 哈希索引没办法利用索引完成排序 哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题
……这里就是个人的纯粹理解具体的可以百度
4、B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西
InnoDB的B+ Tree可以存储整行数据，也有可以存储主键的值。
在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引。
聚簇索引查询会更快：因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询，(这个过程叫回表)。如果查询条件简单的话，只需要回表一次。如果复杂的话，需要多次回表查询。这里可以通过覆盖索引解决，让它只查询一次。
覆盖索引：指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。
好处：当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少I/O提高效率。
如，表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。
