数据库索引有关的知识，说实在的，真的是很复杂，本来想好好看看这方面的东西，然后写篇文章详细谈谈的，后来发现索引的知识太难太深，要谈得全面又详细真的很难，所以最后还是把自己学到的和想到的变成下面一个个的问题，希望能对大家帮助！
知识点
问题1：什么是数据库索引？
数据库索引是数据库系统中一个重要的概念，索引也叫做 key ，是一种用于提升数据库查询效率的数据结构，我们可以把索引理解成一本书的目录，通过目录我们可以快速找到对应章节的内容，同样的，通过数据库索引，我们可以快速找到数据表中对应的记录。
总而言之，索引就像给数据表建了一个目录一样。
问题2：为什么在使用索引？
1 . 使用索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量，如果没有使用索引的话，每查询一行数据都要对数据表进行扫描，这样的话会非常慢。
2 . 由于索引已经排好序的，所以对数据表进行 ORDER BY 和 GROUP BY 等操作时，可以很快得到结果。
3 . 索引可以将随机的 I/O 转为顺序的 I/O ，避免高昂的磁盘 IO 成本，提升查询效率。
问题3：MySQL索引在哪个模块中实现的？
MySQL 的索引是在存储引擎这一层实现的，因此每一种存储引擎都有不同的实现方式，对同一种索引的处理方式也完成不同。
问题4：为什么设置了索引却不起作用？
如果使用以 % 开头的 LIKE 语句进行模糊匹配，则无法使用索引，如：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%小张%'; SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%小张'; 复制代码
不过以 % 为结尾则可以使用索引，如：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';
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OR 语句前后没有同时使用索引，比如下面的语句， 字段id 有索引，而 字段name 没有创建索引，那么下面的语句只能全表扫描，无法用到索引：
SELECT * FROM users id = 10 or name='test'
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问题5：MySQL索引底层使用什么数据结构？
在 MySQL 中，大部分情况下，索引都是使用 B-Tree 作为底层数据结构， B-Tree 只是一种泛称，实际上不同的存储引擎使用 B-Tree 时，有不同的变种，比如 InnoDB 使用的是 B+Tree 。
另外也有一些特殊的索引结构，比如哈希索引，哈希索引底层则使用的是哈希表，在 MySQL中，只有 Memory 存储引擎支持哈希索引。
问题6：什么情况下数据表不适合创建索引？
1 . 对于用于存储归档历史数据的且很少用于查询的数据表，不建议创建索引。
2 . 数据量比较小的数据表，而且未来数据也不会有太大增长的数据，不应该建索引，比如用于保存配置的数据表。
3 . 修改频繁，且修改性能远大于查询性能时，不应该再创建索引。
问题7：什么是回表？
回表是对Innodb存储引擎而言的，在 InnoDB 存储引擎中，主键索引的叶子节点存储的记录的数据，而普通索引的叶子节点存储的主键索引的地点。
当我们通过主键查询时，只需要搜索主键索引的搜索树，直接可以得到记录的数据。
当我们通过普通索引进行查询时，通过搜索普通索引的搜索树得到主键的地址之后，还要再使用该主键对主键搜索树进行搜索，这个过程称为回表。
问题8：聚簇索引与非聚簇索引的区别？
聚簇索引：聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，并且索引与数据放在一块，通过索引可以直接获取数据，一个数据表中仅有一个聚簇索引。
非聚簇索引：索引顺序与数据物理排列顺序无关，索引文件与数据是分开存放。
问题9：MySQL主键索引、唯一索引与普通索引的区别？
设置为主键索引的字段不允许为 NULL ，而且一张数据表只能有一个主键索引。
设置为唯一索引的字段，其字段值不允许重要。
普通索引可以包含重复的值，也可以为 NULL 。
问题10：索引可以提高查询性能，那是不是索引创建越多越好？
索引作为一个数据表的目录，本身的存储就需要消耗很多的磁盘和内存存储空间。
并助在写入数据表数据时，每次都需要更新索引，所以索引越多，写入就越慢。
尤其是糟糕的索引，建得越多对数据库的性能影响越大。
问题11：MyISAM与InnoDB在处理索引上有什么不同？
MyISAM 存储引擎是非聚族索引，索引与数据是分开存储的，索引文件中记录了数据的指针
而 InnoDB 存储引擎是聚族索引，即索引跟数据是放在一块的， InnoDB 一般将主键与数据放在一块，如果没有主键，则将 unique key 作为主键，如果没有 unique key ，则自动创建一个 rowid 作为主键，其他二级索引叶子指针存储的是主键的位置。
问题12：什么是索引的最左前缀原则？
MySQL 数据库不单可以为单个数据列创建索引，也可以为多个数据列创建一个联合索引，比如：
CREATE TABLE test(
a INT NOT NOT,
b INT NOT NOT,
KEY(a,b)
);
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当我们使用下面的查询语句时，由于 WHERE 语句中查询的条件就是联合索引，所以可以很快查询到数据。
SELECT * FROM test WHERE a=1 AND b=1;
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同样，下面的语句也会利用上面创建的联合索引，这是因为 MySQL 会按照索引创建的顺序进行排序，然后根据查询条件从索引最左边开始检测查询条件是否满足该索引，由于字段 a 在最左边，所以满足索引。
SELECT * FROM test WHERE a=1;
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而使用 字段b 进行查询时，则为满足，因为从最左边匹配到的是 字段a ，所以 MySQL 判断为不满足索引条件。
SELECT * FROM test WHERE b=1;
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从上面例子可以很好地了解索引的最左前缀原则，同时也说明了索引顺序的重要性。
问题13：什么是覆盖索引？
如果一个索引中包含查询所要的字段时，此时不需要再回表查询，我们就称该索引为覆盖索引。
比如下面的查询中，字段id是主键索引，所以可以直接返回索引的值，显著提升了查询的性能。
SELECT id FROM users WHERE id BETWEEN 10 AND 20;
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小结
当然，上面列出的只是索引的一小部分知识点，有什么回答不对的地方，欢迎指出。
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