一、索引的格式
为什么不用hash表的索引格式？
1、hash存储需要将所有的数据文件添加到内存中，比较耗费内存空间
2、如果等值查询，hash定位会很快，但是企业中或工作中范围查找会更多，因此hash就不合适了
为什么不用二叉树的索引格式？
二叉树的索引格式会造成树节点过深，I/O次数增加
为什么不用平衡树（AVL）的索引格式？
为了保证平衡，在插入节点时会进行旋转（左、右），保证最短子树和最长子树长度不能超过1。旋转过程浪费时间，插入删除效率极低，查询效率较高。
为什么不用红黑树的索引格式？
红黑树要求最长子树不超过最短子树的二倍即可。损失了部分查询性能来增加增删操作。
左旋：逆时针旋转，父节点被孩子取代，而自己成为自己的左孩子
右旋：顺时针旋转，父节点被孩子取代，而自己成为自己的右孩子
为什么不用B-tree的索引格式？
B-tree中非叶子节点中带有数据存储信息，数据信息占用了空间，会导致存储索引信息变小
最终改进B+tree作为索引格式
在B-tree树的基础上，将非叶子节点中用于存储数据的空间去除，将所有数据全部放到叶子节点中，这样会节省空间，提高索引效率
二、索引分类
主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
三、面试技术名词
1、回表：Innodb默认情况下会为主键创建索引。某些情况下我们会为普通列创建索引，为普通列创建的索引中的叶子节点中存储的是主键Id
查询流程：根据索引中B+树搜索到主键id，根据主键id到主键B+树中取出最终结果，遍历了2遍B+树
select * from emp where name = '1';
如图，最下面数据为主键，要根据name找到主键，再去搜索主键B+tree找到完整信息
2、覆盖索引：回表的过程没有了就称作索引覆盖，即通过一次B+tree的搜索就可以得到结果，不需要回表操作
select id from emp where name = '1';
首先根据name找到主键，但是此时得到的主键已经为最终想要得到的结果，减少了一次搜索B+tree
3、最左匹配：有一个联合索引(name,age)
当执行select * from emp where name = ? and age = ?时可以使用该索引
当执行sql：select * from emp where age = ?时该索引不生效
特殊情况：
select * from emp where name = ? and age = ?;
select * from emp where name = ?;
select * from emp where age = ?;
有两种索引创建形式：a：name，age的组合索引，再单独创建name索引
b：age，name的组合索引，再单独创建age索引
此时选b：索引是要持久化保存的，单独创建age索引占用的空间比单独创建name索引占用的空间小
4、索引下推：有一个联合索引(name,age)
之前的情况会先按照name从存储引擎中取出值，到server层中再去 过滤age
现在的情况会在按照name从存储引擎中取值的时候同事按照age过滤
四、索引匹配方式
建表及创建索引信息：
1、全值匹配：和索引中的全部列进行匹配
一个const表示用到索引中的一列
2、匹配最左前缀：只匹配前面的几列
上图中按照name搜索，name列在创建索引时在最前面，走的匹配最左前缀
3、匹配列前缀：可以匹配某一列的值的开头部分
模糊匹配不走索引
在使用索引时，如果%放在最前面是不会走索引的，上图type为all（一行一行匹配）
4、匹配范围值：可以查找某一范围的数据
5、精确匹配某一列并范围匹配另外一列：可以查询第一列的全部和第二列的部分
注意：下图中pos不走索引，因为创建索引的顺序是name、age、pos，但是没有age，pos也不会生效
所以下图中ref是const，type为ref不为range
6、只访问索引的查询：查询的时候只需要访问索引，不需要访问数据行，本质上就是覆盖索引
extra列显示为Using index表示使用了覆盖索引，即所有查找的列都设置有索引
注意： 创建组合索引a，b，c后。当b使用的范围查找或者模糊匹配时，c是不会走索引的
where a=10 and b>10 and c=1; 此时c不会走索引
where a=10 and b like '啊%' and c=1; 此时c不会走索引
where a=10 and b like '%啊%' and c=1; 此时b，c都不会走索引
优化小细节
需要使用union或union all时建议使用union all，因为union会进行distinct去重，去重会消耗很大性能