MySQL 索引结构分为4类：B-Tree、R-Tree、Hash、全文索引
索引数据结构分为：
Most MySQL indexes (PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, and FULLTEXT) are stored in B-trees. Exceptions: Indexes on spatial data types use R-trees; MEMORY tables also support hash indexes; InnoDB uses inverted lists for FULLTEXT indexes.
【多数 mysql索引(主键，唯一，全文索引)是用B-tree存储的，除了：空间索引R-tree; 内存表也支持hash索引；innodb对全文索引用反向链表】
索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
从MySQL逻辑架构来看，MySQL有三层架构，第一层连接，第二层查询解析、分析、优化、视图、缓存，第三层，存储引擎。
索引通过分开查询片，节省了扫描查找时间，大大提升查询效率。
大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。
索引主要在存储引擎层上，不同的引擎也就有不同的B-Tree算法。
聚簇索引、非聚簇索引 -- 数据存储方式
主要是根据存储引擎来区分数据存储方式，里面在包含 B-tree、等等 索引存储方式
数据库必须有索引，没有索引则检索过程变成了顺序查找，O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的。我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引，只要将关键字存储到树的节点即可。当数据库一条记录里包含多个字段时，一棵B+树就只能存储主键，如果检索的是非主键字段，则主键索引失去作用，又变成顺序查找了。这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引。这个索引由独立的B+树来组织。有两种常见的方法可以解决多个B+树访问同一套表数据的问题，一种叫做聚簇索引(clustered index)，一种叫做非聚簇索引(secondary index)。这两个名字虽然都叫做索引，但这并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。对于聚簇索引存储来说，行数据和主键B+树存储在一起，辅助键B+树只存储辅助键和主键，主键和非主键B+树几乎是两种类型的树。对于非聚簇索引存储来说，主键B+树在叶子节点存储指向真正数据行的指针，而非主键。
InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数据。
MyISM使用的是非聚簇索引，非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。
为了更形象说明这两种索引的区别，我们假想一个表如下图存储了4行数据。其中Id作为主索引，Name作为辅助索引。图示清晰的显示了聚簇索引和非聚簇索引的差异。
