MySQL索引（index）
索引的概述，作用及其优缺点
索引是一种有序的数据结构，用来高效获取数据的
假设查一张表中age为18的所有数据
无索引的情况，找到了age为18后还要继续扫描全表，看是否还有age是18的，这就是全表扫描，性能极差
有索引的情况，给age做一个二叉树，能快速找到
优缺点
每次更新表，同时也要更新索引
索引结构
一般说到的索引，没有明确指出，都是B+树结构的索引
二叉树、红黑树的缺点
B树
当一个节点存满5个数据时，中间数据向上裂变，剩余4个左右两两裂开。
数据结构动态演示网站
B+树
只有叶子节点存放数据，叶子节点形成了一个单项链表
4阶：每个节点有最多有3个数据，最多指向4个节点
当一个节点存满4个数据时，中间数据向上复制裂变，数据左右裂开（向上裂变的数据也在），中间形成链表。
MySQL在B+树基础上叶子节点间形成了双向链表
hash索引的数据结构
先hash计算每一行的hash值，确定要设置为索引的字段，该字段经过hash计算后，落到数组中对应的槽位，每个数组记录字段值和行hash值
索引的分类
根据索引的存储形式
聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
二级索引的叶子节点下挂的是对应的主键。
回表索引：先走二级索引拿到对应的主键值，再走聚集索引，拿到对应的行数据
索引语法
创建索引
中括号：唯一索引，全文索引，不写就是常规索引
小括号里的是：表中的字段名，要为表中的哪个字段创建索引，一个索引可以关联多个字段的。关联一个索引叫单列索引，关联多个字段叫：联合索引/组合索引。注意写关联索引的小括号内，写顺序是有讲究的。
SQL性能分析
为了做SQL优化。主要优化查询语句。
SQL执行频率
确定当前数据库是以查询为主还是以增删改为主，增删改为主就没有必要SQL优化
模糊查询：7个下划线
慢查询日志
知道了要针对查询语句优化，但是具体要针对哪些select语句优化呢？就需要借助数据库慢查询日志，定位哪些select语句查询效率低，并针对优化
profile
比慢查询更全面，查看每一条sql语句耗时
explain执行计划
只看sql执行时间不能真正判断执行效率，性能
重点关注type字段
索引使用原则
最左前缀法则（针对联合索引）
如果索引了多列(联合索引)，要遵守最左前缀法则。
最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效(后面的字段索引失效)。
要想使用联合索引，查询条件必须保证最左边的索引存在（不用一一对应），中间不能跳过某一列，如果跳过，后面索引失效。
范围查询（联合索引中的）
复合索引中出现范围查询（<,>大于小于），范围查询条件右侧的列索引失效
如何规避？尽量使用大于等于 / 小于等于范围查询条件
索引列运算
在索引列中进行运算操作，会导致索引失效。
字符串不加单引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引会失效。
模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。