1.索引的作用：提高數據查詢效率
2.常見索引模型：哈希表、有序數組、搜索樹
3.哈希表：鍵 - 值(key - value)。
4.哈希思路：把值放在數組裏，用一個哈希函數把key換算成一個確定的位置，然後把value放在數組的這個位置
5.哈希衝突的處理辦法：鏈表
6.哈希表適用場景：只有等值查詢的場景
7.有序數組：按順序存儲。查詢用二分法就可以快速查詢，時間複雜度是：O(log(N))
8.有序數組查詢效率高，更新效率低
9.有序數組的適用場景：靜態存儲引擎。
10.二叉搜索樹：每個節點的左兒子小於父節點，父節點又小於右兒子
11.二叉搜索樹：查詢時間複雜度O(log(N))，更新時間複雜度O(log(N))
12.數據庫存儲大多不適用二叉樹，因爲樹高過高，會適用N叉樹
13.InnoDB中的索引模型：B+Tree
14.索引類型：主鍵索引、非主鍵索引
主鍵索引的葉子節點存的是整行的數據(聚簇索引)，非主鍵索引的葉子節點內容是主鍵的值(二級索引)
15.主鍵索引和普通索引的區別：主鍵索引只要搜索ID這個B+Tree即可拿到數據。普通索引先搜索索引拿到主鍵值，再到主鍵索引樹搜索一次(回表)。 回到主鍵索引樹搜索的過程，我們稱爲回表。
16.一個數據頁滿了，按照B+Tree算法，新增加一個數據頁，叫做頁分裂，會導致性能下降。空間利用率降低大概50%。當相鄰的兩個數據頁利用率很低的時候會做數據頁合併，合併的過程是分裂過程的逆過程。
17.從性能和存儲空間方面考量，自增主鍵往往是更合理的選擇。
18. 覆蓋索引：如果執行的語句是 select ID from T where k between 3and5，這時只需要查ID的值，而ID的值已經在k索引樹上了，因此可以直接提供查詢結果，不需要回表。也就是說，在這個查詢裏面，索引k已經“覆蓋了”我們的查詢需求，我們稱爲覆蓋索引。說明：ID爲主鍵索引，k 爲普通索引
由於覆蓋索引可以減少樹的搜索次數，顯著提升查詢性能，所以使用覆蓋索引是一個常用的性能優化手段。
19. 聯合索引：B+樹這種索引結構，可以利用索引的“最左前綴”，來定位記錄。可以看到，不只是索引的全部定義，只要滿足最左前綴，就可以利用索引來加速檢索。這個最左前綴可以是聯合索引的最左N個字段，也可以是字符串索引的最左M個字符。
基於上面對最左前綴索引的說明，我們來討論一個問題：在建立聯合索引的時候，如何安排索引內的寧段順序。
這裏我們的評估標準是，索引的複用能力。因爲可以支持最左前綴，所以當已經有了（a，b）這個聯合索引後，一般就不需要單獨在a上建立索引了。因此，第一原則是，如果通過調整順序，可以少維護一個索引，那麼這個順序往往就是需要優先考慮採用的。
20. 下推索引：而MySQL5.6引入的索引下推優化（index condition pushdown），可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數。