索引其实是MySQL里面的内容，而且我感觉是很高频的。我看了好多关于索引的文章，但是总感觉很困惑，虽然我之前在面试的时候没有被问过，但是我总感觉这很重要。而且，我希望将这个知识点有条理、有逻辑的说出来，而不是简单的几句话概括。

索引常见的模型有3种：哈希表，有序数组和树。

我们来看一个场景：假如现在有一张数据表（表中仅含有身份证号和名字字段的表），我要为这张数据表建立一个索引，那我应该如何选择索引模型呢？

假如我选择哈希表，那最大的好处是，当我添加一条数据进入数据表时，哈希表很容易对这张数据表同步，同步的方式就是直接追加写入哈希表既可。但是哈希表这种索引模型只适合那种查询一个数据的，你如果说想查询4406812020612001~4406812020612020这个区间的身份证号各自对应的姓名，那就比较麻烦了，你就只能通过20次哈希运算。因为你的哈希表是散列的，你不知道这20条数据都散落在哈希表中的哪些地方，你只能通过哈希运算来定位。

假如用有序数组做索引模型会怎么样？如果用有序数组做索引模型的话，无论是等值查询还是区间查询都非常好，但问题是如果我插入一条数据到数据表，那有序数组肯定会对数据进行同步嘛。如果这条数据是在中间插进有序数组中的，那就要挪动后面所有的元素，那太麻烦了。

所以我们想到了用树。树有很多种，我们先从二叉排序树讲起。

如果你用二叉排序树做索引模型的话，假如数据表中新增的数据都是有序的，那你二叉排序树就退化成了链表，那怎么办？

这时候我们就想到了用二叉平衡树做索引模型，二叉平衡树就是防止数据插入数据表有序而退化为链表的。但是二叉平衡树每次插入一个节点都要判断树是否平衡，效率太低了，怎么办？

我们又想到了用红黑树做索引模型，其实红黑树是一种特殊的平衡二叉树，而且对于调整树的条件相对没有一般的平衡二叉树严格。但用红黑树做索引模型其实也有问题，假如数据表中数据太大的话，这棵红黑树也很大，一次性根本放不进内存，怎么办？

B树！B树最大的特点是一个节点可以有多个数据，如果我们用B树做索引模型的话，那我们在将树载入内存的时候就可以一个节点一个节点的载入，这就可以放进内存了。但是问题又来了，因为B树每个节点都有value，区间查询的时候，很有可能会跨层访问，这会比较麻烦，有没有更好的索引模型呢？

B+树。B+树只有叶子节点有value，而非叶子节点都是key。同时，对于叶子节点，还用了链表连接起来，这样区间查询超级快。所以用B+树来作为索引模型是一个非常好的选择。