一.树状索引特点
1.高度较低
2.存储列值
3.结构有序
我们先看一下索引的结构，如图：
以上结构图说明索引是由 ROOT（根块），Branch（茎块）和Leaf（叶子块）三部分组成的，其中最底层的叶子块 主要存储了 key column value（索引列具体值），以及能具体定位到数据所在位置的rowid（此处rowid和查询时候用的rownum不是同一个概念，有兴趣可以百度rownum和rowid的区别）
注意点：索引块和数据块 需要区分，索引块也是占磁盘空间的
二.oracle索引查询
索引是如何快速检索到数据的呢？
举个书上的例子：select * from test where id = 12;
假如该test表共有10050条数据，而id=12仅返回一条数据，test表id字段建了一个索引，检索数据如下图：
通过图片理解，该sql语句大致只要3个IO，此处是个例子，实际情况1w多数据量，索引高度应该只有2层，即2个IO左右。
首先查询定位到索引根部，接下来根据根块数据分布，定位到茎部数据，然后定位到叶子块。
有了索引，oracle只会去扫描部分索引块，而非全部，所以会提高性能。由于是select * 语句，不止只要id这个字段，所以不止要扫描索引块，还要根据 这个id=12的索引中的rowid，去回表扫描其他字段，所以要加上一次IO。
数据库IO:连续读，随机读，随机写和连续写
三.索引高度和结构的理解
索引并不是真的就是根茎叶3层，索引高度是根据数据量来体现的。
1.索引建立的步骤
还是test表，有id等列，现在在id上建立索引，
1）先从test表的id列的值顺序取出来放在内存中，每个值对应的rowid也被一并取出。
2）依次将内存中顺序存放的列的值和对应的rowid存进oracle空闲的BLOCK中，形成了索引块，步骤如下图：
步骤总结：
1.要建索引先排序 ，所以索引其实是有序的
2.列值入块成索引，索引块就是这么来的
3.填满一块接一块，数据量增大在索引的体现，就是叶子块横向扩展
4.同级两块需人管，叶子块有2个或以上时候，就需要有一个老大来管理多个叶子块，这个老大块里放的是没个叶子块的指针，所以索引的高度不容易变得特别大也是这个道理
由此，也可以得到索引的三大特点：
验证以上理论，可以根据书上例子自己本地试验一下，
可以通过执行计划看一下索引高度相同的表的查询语句，是不是耗费成本一样，因为产生IO次数一样；而索引高度再高，根据索引去查询数据，也就多了几次IO，速度也是很快（在例子中，查询只返回一条的情况下）
为什么索引建立的时候，要选择选择率高的字段，比如一个表只有几个状态，不应该建索引？
根据以上理论，可以知道，如果10w数据根据索引查询出有5w，IO次数相当于5w*3次IO，
而全表扫描是远远没有那么多的，就算一条一条扫描也最多10w，更不用说全表扫描，一次可以扫多个数据块了。
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