基于主键实现的索引
针对主键的索引其实就是主键目录，将数据页的页码和这个数据页里的最小主键放在一起，组成一个目录
比如:
最小主键=1 页码=2
最小主键=14 页码=8
最小主键=30 页码=10
现在如果我们要找id=3的数据，那么按照主键索引就会跟每个数据页的最小主键进行比较，1 < 3 < 14.那么就可以知道id=3的数据就在数据页2里面。
如果有很多的数据页，那么主键索引目录也会有多条记录，可以采用二分法来找到要找的数据在哪个数据页里
B+树实现的索引
当表里的数据很多的时候，主键索引目录也会有很多数据，所以mysql也是采用索引页来存储的，假如我们要查找id=49的数据，我们需要先知道到哪个索引页上去查询对应的数据页信息。
page = 35
/ \
page=22 page = 40
/ \ / \
p=15 p=25 p=38 p=42复制
查询时先从根节点开始查询，通过二分法查询到对应的数据页，在进入数据页找到id=49的数据即可
聚簇索引也就是主键索引，聚簇索引B+树的叶子节点其实就是数据页，叶子节点的节点都是通过指针相连组成了双向链表，所以如果要进行范围查询，就可以很高效的查询得到想要的数据
在InnoDB引擎里，对数据进行增删改的时候，就是对聚簇索引里的数据页进行增删改，如果数据页进行分裂了，它会调整各个数据页内部的数据，保证每个数据页的数据都是有序的，并且下一个数据页的所有主键值大于上一个数据页的最大主键。
同时在页分裂的时候，也会维护上层的索引页。随着数据页越来越多，一个索引页放不下了，就又会开辟新的索引页，同时搞出一个上层的索引页，这个索引页里记录的就是下层的索引页的页号和最小主键值。
普通索引
也叫二级索引，如idx(name,age)，这棵B+树的叶子节点仅包含索引字段name,age及主键id。如果要查询除了这三个字段以外的其他字段，那么还需要回表通过主键到聚簇索引上查找其他字段，所以在写sql时需要注意，仅返回需要的字段就好。避免select * 操作
如上的联合索引,在存储的时候，如果name一样，那么再按照age进行排序。都是有序排列的。
索引是越多越好吗
当然不是，索引树也是需要占磁盘空间的，另一方面，在更=增删改数据的时候也需要维护索引树。因此索引也不是越多越好，一般建两三个合适的即可
索引使用基本规则
最左侧列匹配 ---只要where条件中有最左侧列的字段即可
最左前缀匹配 ---模糊搜索时，只有%号在后边才可以
范围查找规则 ---第一个范围查找是可以使用索引的，因为是按照顺序排列的，但是后面的就不行了
如: 建立索引idx(class_name,stu_name,sub_name),select * from table where class_name=1 and stu_name > "" and sub_name < "", 这里class_name和 stu_name 都可以用到索引，sub_name就不行了
所以综上所述，一般我们如果写SQL语句，都是用联合索引的最左侧的多个字段来进行等值匹配+范围搜索，或者是基于最左侧的部分字段来进行最左前缀模糊匹配，或者基于最左侧字段来进行范围搜索，这就要写符合规则的SQL语句，才能用上我们建立好的联合索引！
SQL 里order by排序的时候如何才能使用索引?
如果建立了索引idx(col1,col2,col3).本身索引树就是按照字段大小进行排序的，所以在查找进行排序的时候，需要排序的字段的排序最后一致，都是asc，或者都是desc
如果都是升序排列，直接就从索引树里最小的开始读取一定条数就可以了，要是都是降序排列，就是从索引树里最大的数据开始读取一定的条数就可以了，但是你不能order by语句里有的字段升序有的字段降序，那是不能用索引的。
另外，要是你order by语句里有的字段不在联合索引里，或者是你对order by语句里的字段用了复杂的函数，这些也不能使用索引去进行排序了。
SQL里进行group by进行分组的时候如何才能使用索引?
索引树中都是按照我们索引指定的字段进行排序的，字段相同的数据都是放在一起的，如果按照索引进行分组，那肯定也是相当快的。所以group by也是，最好按照索引从最左列开始的顺序一致进行。充分利用索引树里顺序排列的性质
回表及覆盖索引是什么?
回表：普通索引叶子节点包含的是索引列的值和主键，当要查询的字段在索引树上没有的时候，就需要通过主键回查聚簇索引拿到相应的字段，这就是回表。这样查询性能也是很受影响的。当回表次数过多的时候可能就直接全表扫描了，所以通常需要注意以下两点：
通常在写sql的时候避免select *，仅查询需要的字段即可。
就算要回表，也尽量避免回表的次数，通过where条件和limit来限定下回表次数。
覆盖索引：覆盖索引不是索引，而是一种基于索引查询的方式，如果索引上包含需要查询的字段了，那么就不需要回表再通过聚簇索引去找其他字段了，直接扫描联合索引树就可以了
如何设计索引?
通常在设计完表结构之后，先不急着建立索引，当我们通过mybatis写完业务sql之后，当我们已经知道要针对哪些字段来进行查询的时候再去设计索引
针对where条件，order by，group by等条件来设计，设计的联合索引尽量包含where条件，order by条件，group by条件里的字段
主键是自增的，不要使用uuid。因为增删改会更新索引树
最重要一点，符合最左原则
比如你有一个联合索引是idx(a,b,c)，此时发现有三个SQL，包含了where a=? and b=?，order by a,b，group by a这些部分，那么此时where、order by、group by后续跟的字段都是联合索引的最左侧开始的部分字段，这就可以了，说明你的每个SQL语句都会用上你的索引了。
选择字段值分布大的列建立索引，像性别这种只有两种的就不适合建立索引，因为索引是二分查找，需要充分利用算法
选择字段类型比较小的列建立索引，如果有varchar(255)这种，可以选择建立前缀索引,如idx(name(20),age)针对name字段的前20个字符建立索引，那么我们在用where name=xxx 进行搜索时会根据name字段的前20个字符来搜索，定位到前20个字符匹配到的数据后再回表到聚簇索引取完整的name字段即可
查询时不要使用函数和反向条件，如where function(x) = xx或 where name != xxx，前面一直说索引树是顺序排列的，当搜索的时候，大于就往右边找，小于往左边找，你给他来个！= ，那它就不知道往哪边找了，所以就干脆全表扫描了
