（1）：存儲引擎主要有: 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
默認爲:InnoDB 引擎。InnoDB 底層存儲結構爲 B+樹， B 樹的每個節點對應 innodb
的一個 page，page 大小是固定的，一般設爲 16k
（2）：使用場景？
1)經常更新的表，適合處理多重併發的更新請求。
2)支持事務。
3)可以從災難中恢復(通過 bin-log 日誌等)。
4)外鍵約束。只有他支持外鍵。
5)支持自動增加列屬性 auto_increment。
（1）：選擇唯一性索引：唯一性索引的值是唯一的。可以更快的通過該索引來確定某條記錄。
（2）：爲經常需要排序、分組、以及聯合查詢的列創建索引。
（3）：爲經常作爲查詢條件的列創建索引。
（4）：限制索引的數目：越多的索引越導致表的查詢效率變低，因爲索引表在每次更新表數據的時候都會重新創建這個表的索引，表的數據越多，索引列越多，那麼創建索引的時間消耗就越大。
（5）： 如果索引的值很長，那麼查詢的速度會受到影響。
（6）：如果索引字段的值很長，最好使用值得前綴來進行索引。
（7）：刪除不再使用或者很少使用的索引。
（8）：最左前綴匹配原則，非常重要的原則。
（9）：儘量選擇區分度高的列作爲索引.
（10）:索引列不能參與計算，保持列“乾淨”:帶函數的查詢不參與索引。
（11）：儘量的擴展索引，不要新建索引。
校驗SQL語句是否使用了索引方式爲：在SQL語句前面使用explain關鍵字 （1）：like以%開頭索引無效，當like以&結尾，索引有效。
（2）：or語句前後沒有同事使用索引，當且僅當or語句查詢條件的前後列均爲索引時，索引生效。
（3）：組合索引，使用的不是第一列索引時候，索引失效，即最左匹配規則。
（4）：數據類型出現隱式轉換，如varchar不加單引號的時候可能會自動轉換爲int類型，這個時候索引失效。
（5）：在索引列上使用IS NULL或者 IS NOT NULL 時候，索引失效，因爲索引是不索引空值得。
（6）：在索引字段上使用，NOT、 <>、！= 、時候是不會使用索引的，對於這樣的處理只會進行全表掃描。
（7）：對索引字段進行計算操作，函數操作時不會使用索引。
（8）：當全表掃描速度比索引速度快的時候不會使用索引。
（1）：單列索引
1）普通索引：MySQL中基本索引類型，沒有什麼限制，允許在定義索引的列中插入重複值和空值，純粹爲了查詢數據更快一點。
2）唯一索引：索引列中的值必須是唯一的，但是允許爲空值，
3）主鍵索引：是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。
（2）：組合索引：多個字段組合上創建的索引，只有在查詢條件中使用了這些字段的左邊字段時，索引纔會被使用，使用組合索引時遵循最左前綴集合。
（3）：全文索引：只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT 類型字段上使用全文索引，介紹了要求，說說什麼是全文索引，就是在一堆文字中，通過其中的某個關鍵字等，就能找到該字段所屬的記錄行，比如有"你是個靚仔，靚女 ..." 通過靚仔，可能就可以找到該條記錄
（4）：空間索引：空間索引是對空間數據類型的字段建立的索引，MySQL中的空間數據類型有四種，GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。在創建空間索引時，使用SPATIAL關鍵字。要求，引擎爲MyISAM，創建空間索引的列，必須將其聲明爲NOT NULL。
主鍵索引：ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
唯一索引：ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
普通索引：ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
全文索引：ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
多列索引：ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
索引其實就是一種數據結構，能夠幫助我們快速的檢索數據庫中的數據。
常見的mysql主要有兩種結構：hash索引和B+Tree索引，我們使用的是innodb引擎，默認的是B+樹。
因爲hash索引底層是哈希表，哈希表是一種以key-value存儲數據的結構，所以多個數據在存儲關係上是完全沒有任何順序關係的，所以，對於區間查詢是無法直接通過索引查詢的，就需要全表掃描。所以，哈希索引只適用於等值查詢的場景。而B+樹是一種多路平衡查詢樹，所以他的節點是天然有序的（左子節點小於父節點，父節點小於右子節點），所以對於範圍查詢的時候不需要做全表掃描。
1：hash索引適合等值查詢，但是無法進行範圍查詢。
2：hash索引沒辦法利用索引完成排序。
3：hash索引不支持多列聯合索引的最左匹配規則。
4：如果有大量重複健值得情況下，hash索引的效率會很低，因爲哈希碰撞問題。
1：innoDB的B+Tree可能存儲的是整行數據，也有可能是主鍵的值。
1：整行數據：innoDB的B+Tree存儲了整行數據的是主鍵索引，也被成爲聚湊索引。
2：存儲主鍵的值：成爲非主鍵索引，也被稱爲非聚湊索引
聚簇索引查詢會更加快些。因爲主鍵索引樹的頁子節點存儲的是整行數據。也就是我們需要得到的數據。而非主鍵索引的頁子節點是主鍵的值，查詢的主鍵之後，我們還需要通過主鍵的值再次進行查詢數據。（這個過程被稱之爲回表）。
不一定的？因爲通過覆蓋索引也可以只查詢一次。
（1）：覆蓋索引指的是一個查詢語句的執行只用從索引中就能獲取到。不必從數據表中讀取。也可以被稱之爲索引覆蓋。當一條查詢語句符合覆蓋索引條件時候，mysql只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數據。這樣就可以避免回表操作，減少I/O提高效率。
（2）：表covering_index_sample中有一個普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。當我們通過SQL語句：
select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的時候，就可以通過覆蓋索引查詢，無需回表。
在創建聯合索引時候，一般需要遵循最左匹配原則。即聯合索引中的屬性識別度最高的放在查詢語句的最前面。
mysql5.6引入了索引下推優化，默認是開啓的。
例子：user表中（a,b,c）構成一個索引。
select * from user where a='23' and b like '%eqw%' and c like 'dasd'。
解釋：如果沒有索引下推原則，則mysql會通過a='23' 先查詢出一個對應的數據。然後返回到mysql服務端。mysql服務端再基於兩個like模糊查詢來校驗and查詢出的數據是否符合條件。這個過程就設計到回表操作。
如果使用了索引下推技術，則mysql會首先返回返回條件a='23'的數據的索引，然後根據模糊查詢的條件來校驗索引行數據是否符合條件，如果符合條件，則直接根據索引來定位對應的數據，如果不符合直接reject掉。因此，有了索引下推優化，可以在有like條件的情況下，減少回表的次數。
使用explain查詢SQL語句的執行計劃，通過執行計劃來分析索引的使用情況。
1：根據搜索條件，找出可能使用的索引。
2：計算全表掃描的代價。
3：計算使用不同索引執行查詢的代價。
4：對比各種執行方案的代價，找出成本最低的一個。
