1. 索引
索引：是排好序的數據結構。很重要這句話
以至於有一個索引是 （“name”,"age"）的話
查詢語句是
select age from student where age = 1 是不會進入索引的，因爲底層索引是排好序的
索引底層如果因爲的BTree的話就會按照索引創建順序，依次排序
2.B-Tree和B+Tree的區別
B+Tree是B-Tree改進版，適用於Mysql，
B+Tree中的非葉子節點的data移動到葉子節點，但是B-Tree是存在Data，不存在Data可以節省空間，存儲更多非葉子節點
B+Tree葉子節點之間是從左到右依次遞增排好序的，葉子節點之間是有相互指針箭頭的，主要改進是爲了範圍查找
二叉樹和紅黑樹（二叉平衡樹）的高度不可控
B+Tree第一層非葉子節點是常駐磁盤的
3.存儲引擎
存儲引擎是形容數據庫表的，表信息是存儲在本地磁盤上的
一. MylSAM存儲引擎：索引文件和數據庫文件是分離的（非聚集）
MylSAM是表級鎖，所以對寫操作不友好
本地磁盤存儲表的時候有三個文件夾
frm：表結構相關信息 MYD ：MylSAM + data數據的簡寫 MYI ： MylSAM + index的簡寫
查詢步驟：舉例COL1 = 1
第一步：先檢查COL1是否是索引字段
第二步：在MYI中查找索引文件，找到磁盤地址
第三步：根據磁盤地址找到MYD文件中對應的主鍵從而找到對應的數據
二.InnoDB引擎 （聚集）
InnoDB是行級鎖，對寫友好，查詢慢，支持事務
本地磁盤存儲表的時候有兩個文件
frm：表結構相關信息 idb ： index + data
查詢步驟：舉例COL1 = 1
第一步：先檢查COL1是否是索引字段
第二步：在idb中查找索引文件和數據文件
既是索引未見也是數據文件，在ibd就可以查找
聚集索引，葉節點包含了完整的數據記錄
4. 問題彙總及解答
一，不建立多個單值索引
二，索引最左前綴原則：不能裏哦啊過任何一個值，只能從第一個開始用，從第二個是不走索引的，原因是索引都是排好序的數據結構，從第二個開始查詢就不是排好序的了
三，聚集索引：葉節點包含數據+索引 （一個文件中查詢）
非聚集索引：葉節點只包含索引：兩個文件中查詢，數據和索引是分開的
四：InnoDB表必須建立主鍵，並推薦使用整形的自增類型
設計如此，如果沒有主鍵會自己找一列，當前列的數據是不重複的，會作爲默認主鍵，如果沒有會建立隱藏列增加磁盤壓力。
自增的整型是因爲會經歷比大小，整型比較快，省時間和內存，佔用存儲空間比較小，效率比較高
五，爲什麼非主鍵的索引結構葉子節點存儲的是主鍵值
一致性得到保證，而且節省存儲空間
六，爲什麼索引用B+tree而不用Hash的原因
因爲範圍查找。