数据库索引的定义以及好处：
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。
大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因；
加速表和表之间的连接；
在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间；
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性；
3). 什么情况下设置了索引但无法使用？
以“%(表示任意0个或多个字符)”开头的LIKE语句，模糊匹配；（与B+ Tree的结构有关但是如果是aaa后面再跟就可以用索引了，因为是根据这个key进行排序的但是如果这个东西在中间就不行了）
OR语句前后没有同时使用索引；
数据类型出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型）；
4). 什么样的字段适合创建索引？
经常作查询选择的字段
经常作表连接的字段
经常出现在order by, group by, distinct 后面的字段
5). 索引的缺点
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度；
空间方面：索引需要占物理空间。
6). 索引类别
1，普通索引：
实例：CREATE INDEX index_name on table_name (col_name);
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name);
2，唯一索引：
实例：CREATE UNIQUE INDEX index_name on table (col_name);
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE(col_name);
表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。唯一性索引中可以有空值NULL。
3，主键索引：
实例：ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY(col_name);
4，聚集索引：
CREATE CLUSTER INDEX index_name on table (col_name);
在聚簇索引中，聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序。因此一个表只能存在一个聚集索引。
关于主键索引和聚集索引
（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；
（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；
（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索
5，全文索引：
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT(col_name);
CREATE FULLTEXT INDEX index_name on table (col_name);
本质是分词以后方便模糊匹配，比如一篇文章某个地方存在aaa，我想找到所有含有aaa字段的文章就可以使用全文索引。
关于全文索引这一篇文章讲的比较好，不再赘述。
6.倒排索引（Invert Index）
一个未经处理的数据库中，一般是以文档ID作为索引，以文档内容作为记录。
而Inverted index 指的是将单词或记录作为索引，将文档ID作为记录，这样便可以方便地通过单词或记录查找到其所在的文档。
7.联合索引
指的是对多个列建立索引。联合索引遵从最左原则。
CREATE INDEX index_name on table (col_name1，col_name2，col_name3);
实际上会建立 col1;col1, col2; col1,col2,col3; 三种索引出来。出现这种情况的原因是在建立联合索引时会先按照col1建立索引，当col1值相同时再比较col2，当col2相同时再比较col3。值得注意的是查询时候的where不会影响查询器使用索引的决策。即使我查询的是先col2再col1，查询器也会走col1，col2的索引
在联合索引的过程中存在一个叫做覆盖索引的优化。具体指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。避免了回表操作。
PS：什么是回表操作。除了cluster index（聚集索引）的B+ Tree的叶子节点中是直接存的是一行数据外，普通索引的节点内容则是cluster index中key的值。也就是说普通索引查询需要访问两次。第一次访问的是普通索引的B+ Tree然后得到聚集索引的key然后再访问聚集索引的B+ Tree获得真正的数据。访问的第二次B+Tree则是回表操作。见图。
数据库索引实现的方式：hash table 索引， B+ Tree索引。经常使用的为B+ Tree索引。优点见B+ Tree优点总结。
