1、索引
提及数据库优化，大多面试者第一个要说的就是创建索引，但是深究之后，大家往往对索引理解不够深入，借此谈一下数据库索引。
索引之优劣
优点：减小了服务器需要扫描的数据量，提高了查询速度；
缺点：
1、创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。
2、索引也需要占空间，我们知道数据表中的数据也会有最大上线设置的，如果我们有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快达到上线值。
3、当对表中的数据进行增加、删除、修改时，索引也需要动态的维护，降低了数据的维护速度。
**总结：**基于其优缺点，虽然索引的会提升数据库性能，但如果随意使用，也许会适得其反，所以我们需要深入理解索引，才能用好索引。
2、索引——数据结构
hash表：
1、hash适用于等值查找，不适合范围查找；
2、有序数组在等值查询和范围查询中性能非常优秀，但是只适用于静态存储引擎，
二叉树：
1、树高太高了，取一次数据需要访问磁盘次数太多；
2、硬盘一页为4k，平衡二叉树不能很好利用磁盘特性；
B树：
1、一个磁盘块可以放多个数据，树高也降下来了，可以有效利用磁盘特性；
2、数据和索引在同一个节点上
B+树：
1、相比B树，数据都存放在叶子节点上，一个磁盘块上可以存放更多的数据，可以有效降低树高，减少磁盘访问次数；
2、B+树的数据之存在叶子节点，并且叶子节点之间存在双向指针，在进行范围查询遍历时，减少时间复杂度；
我们来总结一下b+树的特点：
1、有序性，方便检索和范围查询；
2、每个数据节点存储的是数据块，减少了树高，从而减少了磁盘的读取次数（寻址消耗）。同事又利用了磁盘的块存储 和 预读 特性，提升了IO读写性能；
3、叶子节点之间有双向指针连接，提高区间范围性能，范围查找；
4、利用跳表的特性，增加数据检索效率；
3、结合数据结构，重新认识索引失效场景
原则：
1、最左匹配原则；
2、基于成本（IO/CPU/内存）考虑：如果基于索引成本较高，那么就放弃使用索引。
例如：基于索引查询到的数据占全表数据的80%，那么全表扫描效率更高；
3、磁盘顺序读写性能更高，具有预读特性，猜测可能会使用到周边数据块的数据，会将周边数据块的数据一起读写；
4、了解数据库的一些概念，回表、覆盖索引、索引下推等概念，可以帮助写出高效的sql；
5、尽量少访问资源是数据库设计的重要原则之一，在使用数据库时，设计表时，尽量减少资源消耗为目标；
6、减少索引的大小，有助于内存中可以存放更多的索引，减少磁盘读写；
1、不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei'; 使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei'; 未使用索引
原因：B+树上存储的是数据，当使用到函数，无法比对；
存储引擎不能使用聚合索引(index_name_age_position)中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager'; 使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager'; 未使用索引
原因：因为索引前缀匹配，索引只能拿确定的内容进行匹配。第二个sql只能使用到name和age字段；
尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少select *语句
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager'; 只查询索引不用查询具体的数据，效率更高
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';
原因：如果查询的字段都在索引里面，就不需要回表，直接将索引中的数据返回即可
如果定义了索引长度，那么覆盖索引会失效原因：无法确实查询到的是完整的数据，所以必须回表查询
mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描
原因：使用不等号查询的数据量巨大，假如基于索引查询，寻址频率比较高，基于索引范围没有全表扫描，顺序读写效率高
is null,is not null 也无法使用索引
原因：由于不将空值放在B+树上，所以我发使用到索引
like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作
原因：最左匹配
字符串不加单引号索引失效，防止发生隐士类型转换
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
原因：我理解和使用函数的原因是一样的
or 只有两边都有索引才走索引，如果都没有或者只有一个是不走索引的
原因：由于是or关系，所以如果一边走索引，一边不走索引，带来的代价就是需要全表扫描一遍，再基于所以查询一边，然后求并集，消耗更大，不如直接走全表扫描
in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估in后边的集合元素数量，控制在1000个之内
原因：寻址消耗>全表扫描。
union all 不去重复，union去重复，union使用了临时表，应尽量避免使用临时表
order by如果根据多个值进行排序，那么排序方式必须保持一致，
要么同时升续，要么同时降续，排序方式不一致不走索引
原因：联合索引是将多个字段进行拼接存储的，如果排序方式不一致，无法检索
数据库编码: 采用utf8mb4而不使用utf8
原因：数据库的编码格式与java不同，utf8使用的是4个字节，对于表情包之类的占用4个字节无法存储，所以建议使用utf8mb4编码
