B树
索引是有序的——B树的每个节点中关键字和左右子树都是有序的。
主索引：唯一；辅助索引：不唯一。
非聚集索引：在索引树当中，只保存数据地址，典型的代表：MYISAM
MYISAM：可以没有，主索引与辅助索引没区别？【只存地址】
InnoDB:必须有主键，对查询起至关重要作用！ auto increament【自增字段作为表的主键】.【辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址】【数据+地址】
聚集索引：索引即数据，索引与数据在一起。【这种实现方式，使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引——通过辅助索引找到主键，通过主键索引到数据。】
覆盖索引：不需要经过搜索主键索引，直接就能命中目标的索引。
SQL插叙优化的一个重要指标：[Mysql的二级缓存：已查询sql为key，如果已查询数据的key相同，从缓存中取！]{前提是：表的结构不发生变化}
system > const > eq_ref > ref > range > index > All
System:查询系统内存中的数据，MYISAM中只有一条数据。
Const:直接命中，主键和唯一索引直接命中。（=）【效率最高】
eq_ref: 不论主键、外键，主键和外键只要是一对一的关系
ref:非主键、非唯一索引的一对多关系
range:是在索引上的一次范围查询
index:是在索引上的全部扫描
ALL：不在索引上的全表扫描，至少查两次
索引失效问题
【where 语句】
【1】or的左右两边 都需要有索引，索引才能生效。
【2】负向查询：not、!=、<>、!<、!>、not in、not like【MySQL优化器判断：全表扫描、索引扫描】
【3】字段名不更改：【提高索引效率】，如：com = round(500) 优于 round(com)=500；
【4】覆盖索引：ename like “%A%” 优于 “A%” 优于 ”%A“
【5】联合索引：最左匹配原则！否则不生效。
【6】即使完全符合索引生效的场景，考虑到实际数据量等原因——优化器的设计机制！
字段优化；
[1]尽可能不要留null;使用 not null
[2]尽量使用数字字段！
where子句优化【自右向左解析】
【1】过滤数据量大的条件居右放置。
【2】隐式转换问题
散列值：不建议加索引
连续值：加索引