索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。
哈希表、有序数组和搜索树。
哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。
哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。不可避免地，多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
首先，将 ID_card_n2 通过哈希函数算出 N；然后，按顺序遍历，找到 User2。
需要注意的是，图中四个 ID_card_n 的值并不是递增的，这样做的好处是增加新的 User 时速度会很快，只需要往后追加。但缺点是，因为不是有序的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。
哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。
这时候如果你要查 ID_card_n2 对应的名字，用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度是 O (log (N))。
如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。
有序数组索引只适用于静态存储引擎
二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。这样如果你要查 ID_card_n2 的话，按照图中的搜索顺序就是按照 UserA -> UserC -> UserF -> User2 这个路径得到。这个时间复杂度是 O (log (N))。
当然为了维持 O (log (N)) 的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是 O (log (N))。