1. 索引操作
2. 索引类型
- PRIMARY
唯一且不能为空；一张表只能有一个主键索引 - INDEX
普通索引 - UNIQUE
唯一性索引 - FULLTEXT
全文索引：用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以
3. 聚集索引 VS 非聚集索引
3.1 区别
* 聚集索引：主键索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序
* 非聚集索引(非主键索引，也称二级索引)：除主键索引（普通索引、唯一索引、全文索引），索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同
查询过程：
- 查询聚集索引能直接得到所有数据，
- 查非聚集索引需要先得到聚集索引地址，回表 再得到数据。
3.1 聚集索引规则
- 如果一个主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引
- 如果没有主键被定义，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引
- 如果没有主键也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，改列的值会随着数据的插入自增。
4 索引结构
默认 B+Tree, Hash(key-value的插入以及查询，哈希表的时间复杂度都是O(1)，如果不需要有序的遍历数据，哈希表性能最好。)
B+树 由二叉树演变的m阶树
为什么是B+树（配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。）
4.1 B+树特点
———— 极客时间 数据结构与算法之美
- 每个节点中子节点的个数不能超过 m，也不能小于 m/2；
- 根节点的子节点个数可以不超过 m/2，这是一个例外；
- m 叉树只存储索引，并不真正存储数据，这个有点儿类似跳表；
- 通过链表将叶子节点串联在一起，这样可以方便按区间查找；
- 一般情况，根节点会被存储在内存中，其他节点存储在磁盘中。
复杂度
- 所有操作（查、插、删） 时间复杂度 O(logm(N))，
- 空间复杂度 最差 O(n)
4.2 m阶怎么计算来？
操作系统按页读取（默认是4k或者8k），为了提高I/O效率，所以一个索引页和操作系统读取空间保持一致。
m = 数据页大小/索引项大小
所以索引项字段占空空间越小（int 4byte，比bigint 8byte少一半），一页存的索引数据越多，在优化的时候也要考虑索引字段的长度。
子节点是 双向链表 结构，方便范围查询及排序。
考虑:
1000万数据,树有多高？
InnoDB页的大小默认是16k，16k=16384byte，一般一行数据为1k，单个叶子节点（页）的记录数为16/1 = 16，假设主键id为bigint8字节，指针大小默认为6字节，一页能存放 16384/14 = 1170 高度为2的能存放 1170*16 = 18720 高度为3的能存放 1170*1170*16= 21902400
5. 覆盖索引
select 主键 from table where 普通索引字段 = ** ;
覆盖索引概念：通过索引直接插到结果，不需要回表操作。
例子：身份证号 和 姓名
如果要根据身份证号查询信息，只要在身份证上建立索引，需要建[身份证、姓名] 组合索引吗？
如果有身份证号查询姓名的高频查询，则建立上边的组合索引，则可达到覆盖索引，不需要回表查到整行数据，减少执行时间。
6. 最左前缀原则
两个概念：
- 这个最左前缀可以是 组合索引的最左N个字段
- 也可以是 字符串索引的最左M个字符。
建立组合索引（a,b,c）相当于建立了 (a,b,c) (a,b) (a,c) (a) 四个索引
只要能匹配到最左N个字段，则能使用索引。 如 [a,b,c] [a,c] [a,b] [a] 都能触发索引，内部顺序可变，mysql自动调整。
字符串索引
最左M个字符：如like x% ok, %x，%x% 不行。
7. 索引下推
MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)
可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
8. 索引是否生效，优化
可以使用 EXPLAIN 来分析索引是否起效，慢sql做一些索引优化 Explain优化查询检测
-
索引字段为int类型时，条件可用' '包起来 也可以直接是数值比较
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索引字段为varchar类型时，条件要使用' '包起来
-
能触发range范围索引 >,<, not in , in , != ,BETWEEN AND （5.5后版本 ）
9. 常用索引命名规范
唯一 uk_[字段名]_[字段名]...
普通 idx_[字段名]_[字段名]...