主流的索引数据结构
1 b+tree
2 hash
3 bitmap （拥有此索引的数据库比较少，比如oracle）
b+树
是二叉树和B树的衍生
比起二叉树可以自动平衡，比起B树多了叶子节点
自动平衡：
正常的二叉树 ，如果插入数据本身就排序极端，比如1,2,3,4,5,6，这样就跟链表就没什么区别了,相当于全部扫描。如果这个时候查询6，就要经历6次io
b+树可以自动平衡，修改根节点，索引的时候可以减少io次数。
b树本身也比2叉树查询更快，因为b树也是自动平衡树，并且b树的节点的子节点数比二叉树的子节点数更多，这样树的深度就会减少,索引时的io次数就会降低，更多的运算在cpu和内存，这样查询效率更高
叶子节点
为什么不用b树作为索引结构，因为b树没有办法做范围查询，b树的本身节点可以叫做非叶子节点，叶子节点可以当做是个链表，非叶子节点指向链表的数据就会同时拥有链表和b树的优势，io快，并且可以范围查询。
HASH
b树不作为索引结构的还有一个原因，就是hash索引的存在，他比b树拥有更高的查询效率，但是缺点跟b树一样，没办法范围查询。
个人观点 ：那么为什么hash不能像b+树一样再做一个链表作为一个叶子节点一样的存在，因为hash本身就是无序的，而b树的树结构本身是有序的，叶子节点的生成耗费的资源更小
bitmap也叫位图索引
是一个很强硬的索引结构，根据索引值直接根据0101格式指向了表数据，每多一个索引值，就会多一套表数据指向。所以这种索引的表字段，值越少越好，比如性别（男，女）或者婚姻状态（已婚，未婚）等等，而身份证号这种类型不适合用位图索引。此外，位图索引适合静态数据，而不适合索引频繁更新的列。因为修改值会锁行，如果其他数据操作需要被锁的行，将会等待，降低性能
密集索引和稀疏索引
密集索引：索引直接指向的行数据
稀疏索引：索引指向的行数据的地址
innodb引擎的表，会直接根据主键或者唯一键生成表（b+树），如果没主键没唯一键，则会自动生成一个隐藏的字段作为索引键生成表，也是是刚生成表的时候，会强制生成一个密集索引。myisam则不会，myisam的主键索引是稀疏索引
联合索引为什么要最左原则？
因为联合索引是以最左边的开始排序的。
你可以想象成order by多个字段，对于全表来说，只有第一个字段是全表顺序排列的，第二个字段只在前一个字段一样的情况下是顺序排列的，对于全表来说第二个字段开始，后面都是乱序的，所以索引也是一样，得要最左按顺序使用。
当然如果索引的a,b两个字段。sql语句为 b=1 and a=2 。sql优化器也会自动优化成a=2 and b=1 这个适合索引的顺序。除非跳过了a查询直接查询b，那么索引就无法生效了
