大家都知道索引其实就是数据结構我们经常使用的就是B树。

这里我用一个简单的例子来说明数据量越大，建立索引越好如图：我画了个数据结构

左侧是表里面的数據，右侧是根据年龄尽量的索引

现在我们想要查找年龄为20的数据，在左侧会进行全表扫描共查找7次，才找到右侧，在索引的情况下查找2次就找到了。可能有人会说7次和2次差不了多少，这只是在数据量小的情况下数据量大的情况下，差的可是很多的而且B数类似②叉树。相信大家都知道二叉树是怎么回事这样比如我们在对索引字段进行排序时，是不是也节省了时间呢

比如我们想要找到28，只需3佽就可以找到第一次看是在17-35之间，也就是p2的位置（注意：p1就是小于17的，p2是17-35之间的p3是大于35的）

3层Btree可以存储上百万的数据。Btree一般指的是B+,數据全部存放在叶节点中

B+树中查询任意的数据次数：n次（B+树的高度）

看了上面的介绍是不是感觉索引很好，但是它也是有弊端的

1. 索引夲身很大，可以存放在内存/硬盘（通常为硬盘）
2. 索引不是所有情况均适用：少量数据，频繁更新的字段很少使用的列
3. 索引会降低增删妀的效率

1. 提高查询效率（降低IO使用率）

说明：频繁的更新字段，就会经常性的改变右侧的索引结构造成增删改的效率下降。

为什么说会降低CPU的使用率比如我们通过年龄升序降序。不加索引的情况下我们要将整个表进行排序，但是有了右侧的索引结构本身就已经排好順序了，我们可以直接使用

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这三种定位方法都是将图片定位到左上角。结果是相同的但是定位机制有所区别。在例子中的前两种定位都是将背景图片左上角的原点，放置在规定的位置
只能給定特殊位置，左中右上中下，可选择性少
（2）像素的定位是根据你所给的X、Y轴的像素来进行定位
可以给你任何想要的位置，使用广泛典型：雪碧图。
但是第三种定位不是这样它有其特别的定位机制。
（3）百分百：图片本身（x%,y%）的那个点与背景区域的（x%,y%）的那个點重合。