索引，index，是什么呢，假如说，没有索引，比如你要点名，你就得挨个问，你是不是某某某，效率奇低，但是，当他们有了独一无二的号数或者名字，就可以免于追寻，一觅即中，这就是索引存在的意义
但是，凡事有利有弊，索引增加了查询的效率，但是却降低了增删改的效率，比如说，班级加入一名新同学，你还要给他一个号数，比如你生了一个孩子，你还要给他取名字，是不是比较麻烦呢，比如说，你的班级是按照分班成绩来给号数，那你退学了或者成绩下滑了，是不是还得给你改号数呢，号数是不是也占用你脑子的空间呢，对吧
好，接下来看看几种不同索引
索引有很多种，先从二叉树开始
二叉树嘛，就是比你小的放你左边当儿子，比你大的放你右边，很有秩序地排列下来，咋一看还挺方便捏，那细想一下，假如说，我一下子插入一串有序的数据，阁下又该如何应对
是吧，是不是跟链表就没区别了，再者，假如数据超级无穷多，你二叉树只能带两个子节点，是不是也心有余而力不足？
所以引入红黑树，但依旧存在数据量大处理检索能力的问题
所以捏，今天主角B树，B+树登场
B树就是，一个结点可以有n个键，n+1个分支
比如 a b,两个数据之间的分支下的结点，数据范围介于[a,b]
那是怎么造树的呢，比如你某个结点，设定4个key，要插入第5个key的时候，假设插入成功，那么这5个key的中间值，就飞升，成为父结点，左边分支是两个比他小的孩子，右边分支是两个比他大的孩子
好，这就解决了MySQL的检索以及有序插入问题，那能不能在此基础上更快更强呢
这就引入了B+树
依旧是老规矩，中间值飞升成为Dad,但是，Dad舍不得孩子呀，于是留了一个实体，依旧和孩子，们在一起，那就疑惑了，那你飞上去还有什么意义呢，好，这就是B+树有意思的一个点Dad只是索引，而不是数据，数据是孩子们，就是比如你Dad是10，飞升上去，那我是不是可以根据你这个10，来找你左边右边的数，很快地找到呢，然后孩子们也都以链表相连接
，绿框是数据，红框是索引
事情还没结束，MySQL还对B+树进行了优化
增加了访问相邻节点的指针，可以理解为绿框中构建了双向环形链表，有利于排序捏