1、數據庫中最常見的慢查詢優化方式是什麼？
加索引2、爲什麼加索引能優化慢查詢？
索引其實是一個數據結構，B+樹。B+樹
一個m階的B+樹具有如下幾個特徵：
1.有k個子樹的中間節點包含有k個元素（B樹中是k-1個元素），每個元素不保存數據，只用來索引，所有數據都保存在葉子節點。
2.所有的葉子結點中包含了全部元素的信息，及指向含這些元素記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
3.所有的中間節點元素都同時存在於子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素。B+樹的優勢：
1.單一節點存儲更多的元素，使得查詢的IO次數更少。
2.所有查詢都要查找到葉子節點，查詢性能穩定。
3.3.所有葉子節點形成有序鏈表，便於範圍查詢。3、你知道哪些數據結構可以提高查詢速度？
哈希表、完全平衡二叉樹、B+樹。4、那這些數據結構既然都能優化查詢速度，mysql爲何選擇用B+樹？
一個節點裏面可以存多個元素：磁盤IO
元素有冗餘+葉子節點之間有指針：範圍查找
B+樹的優勢（見上面）5、爲什麼一個節點爲1頁（16K）就夠了？
假如有個高度爲2的B+樹：
result = 葉子節點數 * 一個葉子節點裏能存放的數據條數
葉子節點數 = 根節點的指針數 = {索引值+ 指針}組合數 = 索引值個數
假設一行數據的大小-=1KB（合理的值）
一個葉子節點能夠存放的數據條數？16KB / 1KB = 16條
索引值個數？16KB / {int類型索引值8B + 指針6B} (14B) = 16KB / 14B = 1170
result = 1170*16=18720
B+樹高度爲2 ： 1170*16=18720
B+樹高度爲3： 1170 * 1170 * 16 = 219024006、mysql兩種存儲引擎下的B+樹使用
InnoDB中的B+樹：
InnoDB種主鍵索引的葉子節點的數據區域存儲的是數據記錄，輔助索引存儲的是主鍵值：
輔助索引：
MyISAM中的B+樹：
MYISAM中葉子節點的數據區域存儲的是數據記錄的地址。7、B+樹 VS B樹：
B+樹的非葉子節點不存儲數據，只有葉子節點才存儲數據；
而B樹的非葉子節點和葉子節點都會存儲數據，會導致非葉子節點存儲的索引值
會更少，樹的高度相對會比B+樹高，平均的I/O效率會比較低，所以使用B+樹作
爲索引的數據結構。
再加上B+樹的葉子節點之間會有指針相連，也方便進行範圍查找。8、InnoDB總結：
InnoDB中的主鍵索引和實際數據是綁定在一起的，也就是說InnoDB的一個表一
定要有索引，如果一個表沒有手動建立主鍵索引，InnnoDB會查看有內有唯一索
引，如果有則選用唯一索引作爲主鍵索引，如果連唯一索引也沒有，則會默認建
立一個隱藏的主鍵索引（用戶不可見）。
另外，InnoDB的主鍵索引要比MyISAM的主鍵索引查詢效率要高（少一次磁盤IO），並且比輔助索引也要高很多。
所以，我們在使用InnoDB作爲存儲引擎時，我們最好：
1、手動創建主鍵索引
2、儘量利用主鍵索引查詢9、到底什麼是索引？
大學老師定義：索引就像是輸的目錄。
mysql官網定義：indexes are used to find rows with specific column values quickly.
簡單理解：索引是一種優化查詢的數據結構。10、 MySQL總結：
B+樹可以更好的結合磁盤IO原理，提高查詢效率。
Innodb一定要有主鍵，沒有主鍵以唯一索引爲主鍵，否則會建立一個隱藏主鍵
Innodb的數據是和主鍵索引存在一起的（數據在葉子節點中，MyISAM的葉子
結點數據區域存儲的是數據地址）
建立索引時要考慮已有索引，一個sql語句只會選擇花費最低的一個索引執行
索引是一種有序的數據結構（B+樹），一個節點可以存多個有序的元素，所
以要利用好最左前綴原則。11、MySQL索引的本質
索引是一種有序的數據結構12、mysql索引的底層原理
B+樹實現，具體見上面描述。
PS:一般來說，索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此索引往往以
索引文件的形式存儲的磁盤上。