索引（Index）在数据库中是一种数据结构，用于快速查找和访问数据库中的数据。索引是基于某种列（或多列）的值构建的，它将这些列的值与数据所在的位置进行映射，从而能够快速定位到满足查询条件的数据。
常见的索引数据结构包括：
1. B-树索引（B-Tree Index）：B-树是一种平衡的、多叉的树状数据结构，用于在磁盘上存储索引。B-树索引是最常见的索引类型，用于支持快速范围查找，如大于、小于、区间查找。每个节点存储多个键值和指针，可以保持数据的有序性并提供快速的查找和插入操作。
2. B+树索引（B+Tree Index）：B+树是一种特殊形式的B-树，被广泛用于数据库中的索引。B+树索引与B-树索引类似，但它的叶子节点在一个链表上连接起来，方便范围查询。而且非叶子节点只存储键值，而不存储数据，这样可以存储更多的键值，增加了索引的查询性能。
3. 哈希索引（Hash Index）：哈希索引使用哈希函数将列的值映射为索引项的存储位置。哈希索引适用于等值查找，即根据一个固定值进行查找，但不适用于范围查询。哈希索引没有排序，适用于需要快速的等值匹配操作，如唯一键或主键。
4. 全文索引（Full-Text Index）：全文索引用于在文本数据中进行全文搜索，如文章内容、博客帖子等。它使用特定的算法和数据结构来构建倒排索引，将每个关键词映射到包含它的文档或数据记录。
每种索引数据结构都有其适用的场景和优劣势。数据库系统通常根据不同的索引类型来进行优化和选择，以提供更高效的数据查询和访问。开发人员在设计数据库表结构和创建索引时，需要结合实际场景和需求，选择合适的索引类型来优化性能。
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