MySQL索引 索引的作用：提高查询效率
常见的索引结构：哈希表、有序数组、搜索树
哈希表：key-value 把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置
有序数组：按照顺序存储，查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度O(log(N)) 查询效率高，更新效率低
二叉搜索树：每个节点大于左侧子节点，小于右侧子节点，查询效率O(log(N))，维护二叉树的平衡性O(log(N))
数据库库大多采用N叉树，因为由于树高，二叉树访问一个行的时间就是树高*10ms的时间，太慢了。N叉树的话，一个整数的字段索引为例，这个N差不多是1200，当这棵树高是4时，就差不多可以存储1200的3次方个值了。而且最多也就访问3次磁盘
InnoDB采用的是B+树的数据结构
索引类型分为主键索引和非主键索引，主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）
基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
索引维护：如果在添加新数据时发现数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程
由于 InnoDB 是索引组织表，一般情况下我会建议你创建一个自增主键，这样非主键索引占用的空间最小（如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节）
回表：当我们根据非主键索引时会查询到该数据对应的主键，然后根据该主键查询到主键的索引树，这个过程称之为回表
覆盖索引：如果查询条件使用的是普通索引（或者是联合索引的最左侧字段），查询结果是主键或者是联合索引的字段，不需要回表，直接返回结果，减少IO读写，提高读写效率
最左前缀：联合索引的最左N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符
联合索引：如果已经有联合索引（a，b），那么就不需要在单独创建索引a，所以在我们创建联合索引时，应当安排好索引字段的顺序，第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的
索引下推：MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数
无索引下推：
有索引下推：
