索引
概念
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构**（B+树）**，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
底层数据结构——B+树
其他树相关的数据结构
只要是二叉树，最好的搜索时间复杂度就是O（log2n），如果一张表的数据量有一千万，那么依旧要很长时间。
B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。
以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，那么其搜索时间复杂度就是O（log4n）
B+树
B+Tree是在BTree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。
不同的是，B+树只有叶子节点才存储数据，非叶子节点不存储数据，只存储指针，使得存储更少，查询效率更稳定。
且叶子节点之间使用双向指针连接，更方便扫库和区间查询。
B树与B+树对比:
①：磁盘读写代价B+树更低；②：查询效率B+树更加稳定；③：B+树便于扫库和区间查询
索引分类（聚集索引和二级索引）
聚集索引选取规则:
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
- 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
- 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
回表查询
通过二级索引找到对应的主键值，到聚集索引中查找整行数据，这个过程就是回表。
覆盖索引
覆盖索引是指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。
（我真的觉得覆盖索引这个词用的不好，搞得像聚集索引和二级索引一样像是索引分类的一种，但实际上它更像是回表查询之类的查询分类，我自己就是把覆盖索引当作覆盖查询来记得）
举例如下：
超大分页查询
在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。
因为，当在进行分页查询时，如果执行 limit 9000000,10 ，此时需要MySQL排序前9000010 记录，仅仅返回 9000000 - 9000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。
为此我们可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。
select * from tb_sku t,(select id from tb_sku order by id limit 9000000,10) awhere t.id = a.id;
效率如下：
覆盖索引加子查询的方式之所以比limit要快是因为
前者是先在索引（B+树）上进行查找后直接返回id，然后根据id再去真表中拿数据。
后者是在真表中先把每一行的数据都拿出来，再判断是否是想要的那一条。按照这个逻辑查了很多条，而且前面大部分都是无用的数据。
索引创建原则
1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7). 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
相关面试题回答模板
面试官：
了解过索引吗？（什么是索引）
候选人：
嗯，索引在项目中还是比较常见的，它是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗
面试官：
索引的底层数据结构了解过嘛 ?
候选人：
MySQL的默认的存储引擎InnoDB采用的B+树的数据结构来存储索引，选择B+树的主要的原因是：第一阶数更多，路径更短，第二个磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据，第三是B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表
面试官：
B树和B+树的区别是什么呢？
候选人：
第一：在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的所有的数据都会出现在叶子节点，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定
第二：在进行范围查询的时候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存储，并且叶子节点是一个双向链表
面试官：
什么是聚簇索引什么是非聚簇索引 ?
候选人：
好的~，聚簇索引主要是指数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个，一般情况下主键在作为聚簇索引的
非聚簇索引值的是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个，一般我们自己定义的索引都是非聚簇索引
面试官：
知道什么是回表查询嘛 ?
候选人：
嗯，其实跟刚才介绍的聚簇索引和非聚簇索引是有关系的，回表的意思就是通过二级索引找到对应的主键值，然后再通过主键值找到聚集索引中所对应的整行数据，这个过程就是回表
【备注：如果面试官直接问回表，则需要先介绍聚簇索引和非聚簇索引】
面试官：
知道什么叫覆盖索引嘛 ?
候选人：
嗯~，清楚的
覆盖索引是指select查询语句使用了索引，在返回的列，必须在索引中全部能够找到，如果我们使用id查询，它会直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
如果按照二级索引查询数据的时候，返回的列中没有创建索引，有可能会触发回表查询，尽量避免使用select *，尽量在返回的列中都包含添加索引的字段
面试官：
MYSQL超大分页怎么处理 ?
候选人：
嗯，超大分页一般都是在数据量比较大时，我们使用了limit分页查询，并且需要对数据进行排序，这个时候效率就很低，我们可以采用覆盖索引和子查询来解决
先分页查询数据的id字段，确定了id之后，再用子查询来过滤，只查询这个id列表中的数据就可以了
因为查询id的时候，走的覆盖索引，所以效率可以提升很多
面试官：
索引创建原则有哪些？
候选人：
嗯，这个情况有很多，不过都有一个大前提，就是表中的数据要超过10万以上，我们才会创建索引，并且添加索引的字段是查询比较频繁的字段，一般也是像作为查询条件，排序字段或分组的字段这些。
还有就是，我们通常创建索引的时候都是使用复合索引来创建，一条sql的返回值，尽量使用覆盖索引，如果字段的区分度不高的话，我们也会把它放在组合索引后面的字段。
如果某一个字段的内容较长，我们会考虑使用前缀索引来使用，当然并不是所有的字段都要添加索引，这个索引的数量也要控制，因为添加索引也会导致新增改的速度变慢。
面试官：
什么情况下索引会失效 ?
候选人：
嗯，这个情况比较多，我说一些自己的经验，以前遇到过的
比如，索引在使用的时候没有遵循最左匹配法则，第二个是，模糊查询，如果%号在前面也会导致索引失效。如果在添加索引的字段上进行了运算操作或者类型转换也都会导致索引失效。
我们之前还遇到过一个就是，如果使用了复合索引，中间使用了范围查询，右边的条件索引也会失效
所以，通常情况下，想要判断出这条sql是否有索引失效的情况，可以使用explain执行计划来分析
