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什麼是索引？
索引是一種能幫助 MySQL 提高查詢效率的數據結構。
索引分別有哪些優點和缺點？
索引的優點如下：
- 快速訪問數據表中的特定信息，提高檢索速度。
- 創建唯一性索引，保證數據表中每一行數據的唯一性。
- 加速表與表之間的連接。
- 使用分組和排序進行數據檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
索引的缺點：
- 雖然提高了的查詢速度，但卻降低了更新表的速度，比如 update、insert，因爲更新數據時，MySQL 不僅要更新數據，還要更新索引文件；
- 建立索引會佔用磁盤文件的索引文件。
使用索引注意事項：
- 使用短索引，短索引不僅可以提高查詢速度，更能節省磁盤空間和 I/O 操作；
- 索引列排序，MySQL 查詢只使用一個索引，因此如果 where 子句中已經使用了索引的話，那麼 order by 中的列是不會使用索引的，因此數據庫默認排序可以符合要求的情況下，不要進行排序操作；儘量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創建複合索引；
- like 語句操作，一般情況下不鼓勵使用 like 操作，如果非使用不可， 注意 like “%aaa%” 不會使用索引，而like "aaa%"可以使用索引；
- 不要在列上進行運算；
- 不適用 NOT IN 和 <> 操作。
索引有幾種類型？分別如何創建？
MySQL 的索引有兩種分類方式：邏輯分類和物理分類。 按照邏輯分類，索引可分爲：
- 主鍵索引：一張表只能有一個主鍵索引，不允許重複、不允許爲 NULL；
- 唯一索引：數據列不允許重複，允許爲 NULL 值，一張表可有多個唯一索引，但是一個唯一索引只能包含一列，比如身份證號碼、卡號等都可以作爲唯一索引；
- 普通索引：一張表可以創建多個普通索引，一個普通索引可以包含多個字段，允許數據重複，允許 NULL 值插入；
- 全文索引：讓搜索關鍵詞更高效的一種索引。
按照物理分類，索引可分爲：
- 聚集索引：一般是表中的主鍵索引，如果表中沒有顯示指定主鍵，則會選擇表中的第一個不允許爲 NULL 的唯一索引，如果還是沒有的話，就採用 Innodb 存儲引擎爲每行數據內置的 6 字節 ROWID 作爲聚集索引。每張表只有一個聚集索引，因爲聚集索引的鍵值的邏輯順序決定了表中相應行的物理順序。聚集索引在精確查找和範圍查找方面有良好的性能表現（相比於普通索引和全表掃描），聚集索引就顯得彌足珍貴，聚集索引選擇還是要慎重的（一般不會讓沒有語義的自增 id 充當聚集索引）；
- 非聚集索引：該索引中索引的邏輯順序與磁盤上行的物理存儲順序不同（非主鍵的那一列），一個表中可以擁有多個非聚集索引。
各種索引的創建腳本如下：
-- 創建主鍵索引
alter table t add primary key add (`id`);
-- 創建唯一索引
alter table t add unique (`username`);
-- 創建普通索引
alter table t add index index_name (`username`);
-- 創建全文索引
alter table t add fulltext (`username`);
主索引和唯一索引有什麼區別？
-
主索引不能重複且不能爲空，唯一索引不能重複，但可以爲空；
-
一張表只能有一個主索引，但可以有多個唯一索引；
-
主索引的查詢性能要高於唯一索引。
因爲普通索引的查詢會多執行一次檢索操作。比如主鍵查詢
select * from t where id=10只需要搜索 id 的這棵 B+ 樹，而普通索引查詢select * from t where f=3會先查詢 f 索引樹，得到 id 的值之後再去搜索 id 的 B+ 樹，因爲多執行了一次檢索，所以執行效率就比主鍵索引要低。
什麼叫回表查詢？
普通索引查詢到主鍵索引後，回到主鍵索引樹搜索的過程，我們稱爲回表查詢。
參考SQL：
mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
如果語句是 select * from T where ID=500，即主鍵查詢方式，則只需要檢索主鍵 ID 字段。
mysql> select * from T where ID=500;
+-----+---+-------+
| id | k | name |
+-----+---+-------+
| 500 | 5 | name5 |
+-----+---+-------+
如果語句是 select * from T where k=5，即普通索引查詢方式，則需要先搜索 k 索引樹，得到 ID 的值爲 500，再到 ID 索引樹搜索一次，這個過程稱爲回表查詢。
mysql> select * from T where k=5;
+-----+---+-------+
| id | k | name |
+-----+---+-------+
| 500 | 5 | name5 |
+-----+---+-------+
也就是說，基於非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵索引樹。因此，我們在應用中應該儘量使用主鍵查詢。
索引的常見存儲算法有哪些？
- 哈希存儲法：以 key、value 方式存儲，把值存入數組中使用哈希值確認數據的位置，如果發生哈希衝突，使用鏈表存儲數據；
- 有序數組存儲法：按順序存儲，優點是可以使用二分法快速找到數據，缺點是更新效率，適合靜態數據存儲；
- 搜索樹：以樹的方式進行存儲，查詢性能好，更新速度快。
InnoDB 爲什麼要使用 B+ 樹，而不是 B 樹、Hash、紅黑樹或二叉樹？
因爲 B 樹、Hash、紅黑樹或二叉樹存在以下問題：
- B 樹：不管葉子節點還是非葉子節點，都會保存數據，這樣導致在非葉子節點中能保存的指針數量變少（有些資料也稱爲扇出），指針少的情況下要保存大量數據，只能增加樹的高度，導致IO操作變多，查詢性能變低；
- Hash：雖然可以快速定位，但是沒有順序，IO 複雜度高；
- 二叉樹：樹的高度不均勻，不能自平衡，查找效率跟數據有關（樹的高度），並且 IO 代價高；
- 紅黑樹：樹的高度隨着數據量增加而增加，IO 代價高。
爲什麼 InnoDB 要使用 B+ 樹來存儲索引？
B+Tree 中的 B 是 Balance，是平衡的意思，它在經典 B Tree 的基礎上進行了優化，增加了順序訪問指針，在B+Tree 的每個葉子節點增加一個指向相鄰葉子節點的指針，就形成了帶有順序訪問指針的 B+Tree，這樣就提高了區間訪問性能：如果要查詢 key 爲從 18 到 49 的所有數據記錄，當找到 18 後，只需順着節點和指針順序遍歷就可以一次性訪問到所有數據節點，極大提到了區間查詢效率（無需返回上層父節點重複遍歷查找減少 IO 操作）。
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，這樣的話，索引查找過程中就要產生磁盤 IO 消耗，相對於內存存取，IO 存取的消耗要高几個數量級，所以索引的結構組織要儘量減少查找過程中磁盤 IO 的存取次數，從而提升索引效率。 綜合所述，InnDB 只有採取 B+ 樹的數據結構存儲索引，才能提供數據庫整體的操作性能。
B+樹的特徵：
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.所有葉子節點形成有序鏈表，便於範圍查詢。
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。