什么是索引？
索引就相当于目录，按目录查找会加快速度。
目录按一定规则排序，例如区间查找（按日期检索）：只需要查找开始的最小值，和结尾的最大值。其它的结果在区间之中，而无需再全盘扫描（如果不排序，谁也不知道区间值会出现在哪里）。
索引的数据结构
垂直方向是B树，在水平方向是双向链表
可以从索引的数据结构观察出索引的分段查找
BTree (blance tree)与二叉树（Binary Tree）不同之处在于无论检索哪条数据， BTree的检索层数都是一样的。
索引的分类
1.B*Tree索引 （默认索引，保存经过排序过的索引列和对应的rowid值）
唯一索引
反向键索引：避免相邻的数据存储在一个数据块中，引起多个实例访问时的等待。
降序索引:select * from t order by id asc,time desc
create index desc_t_idx on t (id asc,time desc);
检索过程中无排序步骤，提高效率。
聚簇索引：
列基数大时适合使用B树索引
2.位图索引
基数小的列适合简历位图索引（例如性别等枚举字段）
3.组合索引：适用于多个筛选条件 如:where id>10,score>60
4.基于函数的索引
当经常要访问一些函数或者表达式时，可以将其存储在索引中，这样下次访问时，该值已经计算出来了，可以加快查询速度
函数索引既可以使用B数索引，也可以使用位图索引；当函数结果不确定时采用B树索引，结果是固定的某几个值时使用位图索引
函数索引中可以用len、trim、substr、upper（每行返回独立结果），不能使用如sum、max、min、avg等分组函数
1.聚集索引
目录的顺序等同正文的顺序。查询结果排序，分段。按索引查找的值在正文的一个连续的段中。
特点：查询结果如果在该分段中没有，其它地方也不会有。
每个表只能有一个聚集索引（目录只能按照一种方法排序）
优点：区间查找效率高。例如查询某一段的时间，只需检索出开头结尾数据即可（其它数据在二者之间）
2.非聚集索引
目录的顺序不等同正文的顺序。查询结果不排序。
特点：散乱分布在整个正文中。
