一mysql体系结构
如下图所示
正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的基础
二索引是什么？
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构
为什么要使用索引？
1.索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量
2.索引可以把随机IO变成顺序IO
3.索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时，避免使用临时表
三什么是B+tree?（Binary Search Tree）
1.二叉查找树
2.平衡二叉查找树（Balanced binary search tree）
会在数据的插入或删除的时候，通过一个平衡因子（旋转树的方式）去保证整个树的相对平衡
1.相对平衡二叉树：某个节点的子节点的高度差不会超过1
2.完全平衡二叉树：AVL树，整棵树的高度差都不会超过1
检索过程：一个节点就认为是在一个磁盘块的位置，一个节点包含了关键字（比如id），数据区（真正存储磁盘位置或内存地址的地方，通过这个地址的映射真正去表中加载数据的区域），子节点引用（有P1，P2两个指针地址），要加载的关键字和根节点的关键字进行比对，通过子节点引用快速进行顺序IO，指向左或右子节点，继续进行关键字的比对，直到命中关键字，然后加载数据区的数据。
平衡二叉查找树的缺点：
1.它太深了：数据处的（高）深度决定着他的IO操作次数，IO操作耗时大
2.它太小了：每一个磁盘块（节点/页）保存的数据量太小了 没有很好的利用操作磁盘IO的数据交换特性（操作系统去硬盘中读取一次，交换的数据是4kb） 也没有利用好磁盘IO的预读能力（空间局部性原理：操作系统在读取文件头的4k以后，它会认为接下来的8k,16k或更多的数据也需要读取），从而带来频繁的IO操作
注意：MySQL一次性加载16k。一次性读操作系统的4页相当于读MySQL的1页。
3.多路平衡查找树（B-树）
特点：
（1）所有子节点全部在同一层，新增一条数据时，节点的关键字个数超过路数时，由下向上分裂增加高度。
（2）每个节点的关键字的个数最多有（m路-1）个，MySQL路数=16k1024/索引字段的数据类型的字节长度。
（3）定义数据类型的长度时，能短则短，否则冗余的字节数会拖垮整个路数，使得IO开销增大，性能下降。
很多关系型数据库选择B树这种数据结构作为索引机制，因为他很好的利用了磁盘的交互特性，特别是硬盘级的索引，要么是B树，要么是B树的变种，比如MySQL用的B+树，Oracle用的B树。
4.加强版多路平衡查找树（B+树）
是以左闭合区间的方式实现，推崇的是以数字作为索引，基本是自增，往右边插入数据。
数据全保存在叶子节点，子节点只保存关键字和引用。
B+tree与B-tree 的区别：
1，B+tree节点关键字搜索采用闭合区间，就算根节点命中了，最终也会找到叶子节点。
2，B+tree非叶子节点不保存数据相关信息，只保存关键字和子节点的引用
3，B+tree关键字对应的数据保存在叶子节点中
4，B+tree叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系
MySQL索引选择B+tree的原因是：
1，B+树是B-树的变种（PLUS版）多路绝对平衡查找树，他拥有B-树的优势
2，B+树扫库、表能力更强
3，B+树的磁盘读写能力更强
4，B+树的排序能力更强
5，B+树的查询效率更加稳定
四mysql B+Tree 索引体现形式
mysql B+Tree 索引体现形式——myisam
举例如图：
下面是myisam引擎的索引表现图
mysql B+Tree 索引体现形式——Innodb
Innodb与myisam的比较
五索引知识的补充
1.列的离散性
找出离散性最好的列？
越大离散型越好 结论： 离散性越高，选择性就越好
2.最左匹配原则
对索引中关键字进行计算（对比），一定是从左往右依次进行，且不可跳过
3.联合索引
（1）单列索引 节点中关键字[name]
（2）联合索引 节点中关键字[name,phoneNum]
（3）单列索引是特殊的联合索引
（4）联合索引列选择原则
1，经常用的列优先 【最左匹配原则】
2，选择性（离散度）高的列优先【离散度高原则】
3，宽度小的列优先【最少空间原则】
经排查发现最常用的sql语句：
Select * from users where name = ? ;
Select * from users where name = ? and phoneNum = ?;
解决方案：
create index idx_name on users(name);错误的
create index idx_name_phoneNum on users(name,phoneNum);根据最左匹配原则，该索引包含了name索引4.覆盖索引
（1）如果查询列可通过索引节点中的关键字直接返回，则该索引称之为覆盖索引。 （2）覆盖索引可减少数据库IO，将随机IO变为顺序IO，可提高查询性能
5几条理解
（1）索引列的数据长度能少则少。
（2）索引一定不是越多越好，越全越好，一定是建合适的。
（3）匹配列前缀可用到索引 like 9999%，like %9999%、like %9999用不到索引；
（4）Where 条件中 not in 和 <>操作无法使用索引；
（5）匹配范围值，order by 也可用到索引；
（6）多用指定列查询，只返回自己想到的数据列，少用select *；
（7）联合索引中如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引；
（8）联合索引中精确匹配最左前列并范围匹配另外一列可以用到索引；
（9）联合索引中如果查询中有某个列的范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引；
