1.索引結構原理：
普通的Btree（binary search tree）就是二叉樹，如下圖
B+ Tree索引類型則是二叉樹的升級版，每個節點存的是 <num ，最後存排序的ROWID
Hash索引
2.數據庫結構
3.數據庫存儲
4.數據塊/頁（block/page）
指訪問磁盤數據庫文件最小的單位，一個數據庫塊中可以存放多條數據（一條指表的一行數據），大小可以指定。多個數據塊組成數據文件。因爲是訪問數據庫最小的單位，所以一個數據塊中記錄的一條數據越小，存放的數據就越多，在讀取數據時減少訪問不同數據塊的次數，從而提高效率。
5.ROWID
ROWID是每條記錄在數據庫中的唯一標識，通過ROWID可以直接定位記錄到對應的文件號及數據塊位置。ROWID內容包括文件號、對像號、數據塊號、記錄槽號.索引最後存儲的文件位置便是 ROWID
如下圖所示：
6.索引創建的理解
通過索引篩選結果必須足夠小的字段添加索引纔有意義，如果篩選結果非常多，那麼將放棄使用索引改爲全表掃描，因爲來回通過索引查詢結果，不如直接全表掃描來的快。
索引使用大致流程：當創建好索引後，從索引結果集中每次取ROWID,然後去對應地方找數據，然後再去從結果集中取數據進行循環操作。如果結果集非常大，則不如直接全表掃描的快。
創建規則：
創建在 篩選結果集非常小的字段中（小於全表的10%），否則使用全表掃描
創建在 where子句中，並且頻率較高。
創建在 查詢大於修改刪除的字段中
不要在大數據量的字段中創建索引
7.mysql沒有像orical的軟解析，硬解析，但是mysql的硬解析和orical的軟解析一樣快。