索引概念
簡單來説是一個已經排好序，能夠提升查詢效率的數據結構
索引分類
聚簇索引【主鍵索引】
就是索引和數據都在一個葉子節點上非聚簇索引【非主鍵索引】
索引對應存儲的數據是主鍵值索引底層採用的是B+樹
B樹
B+樹其實是由一個B樹演化而來的，B樹所有的節點都存儲索引值和行數據，其中一個節點包括
索引：8B
行數據：1K
總共1032BMySQL是以頁來存儲數據的，一頁大小為16K，索引的大小為8B，數據為1K，所以一層可以存15條數據，依此類推第二層存15*15條數據，第三層存 15 * 15* 15數據...。
可是這樣我們會發現要想存儲大量數據，樹的高度就會越來越高，那麼在查詢的時候，走的路勁越長，查詢的效率就會越來越慢
B+樹
B+樹比B樹的優點就是，它所有的非葉子節點存儲的索引值和指向下個索引值的指針（索引值8B，指針6B）。
由此可知一個節點可以存儲1170條數據【16*1024B/15B】，也就是説第一層可以存1170，第二層存1170*1170，如果我們第三存儲的是葉子節點就可以達到2000W+的總數據量。
葉子節點存儲索引值和數據，也會冗餘存儲非葉子節點的索引值，而且葉子節點使用的是雙向鏈表，可以有效的提升區間訪問效率
選擇區別
為什麼不選擇Hash結構呢？
因為Hash結構只支持夠進行等值查詢，不支持範圍查詢為什麼選擇B+ 樹？
因為非葉子節點和葉子節點存儲的數據是不一樣的。
B樹如果有大量數據的話，樹的深度就會變的很高。當我們查詢時，走的路徑會很長，查詢速度就會變得很慢；
B+樹只有葉子節點存儲數據，這樣可以大大降低樹的深度，當我們查詢時，由於非葉子節點存儲的都是索引，而且葉子節點是一個雙向鏈表，支持範圍範圍查詢，可以大大提高了查詢速度。主鍵索引
非葉子結點存儲主鍵值，葉子節點存儲行數據，所有可以直接通過主鍵就可以指向在索引樹找到數據，不需要查表，速度非常快。
MySQL默認使用的是InnoDB引擎，InnoDB支持主鍵索引，但是InnoDB引擎必須要主鍵，如果不創建主鍵，那麼數據庫會自動創建並維護這個主鍵索引，但是我們不知道這個主鍵索引是怎麼維護的，所以不推薦。這裏給個建議，創建主鍵一定是沒有業務意義的列，如果是有業務意義的列，後續我們進行業務操作時會很麻煩。
我還推薦使用主鍵自增策略
因為插入的數據始終會放在最後面，可以快速的找到插入的位置，無需做額外的開銷，如移動數據的位置，旋轉樹等；
如果不是自增，那麼就無法判斷要插入的數據具體是插入到索引樹的哪個一位置，所以也無法判斷樹中數據的變化與樹的旋轉。那麼就會帶來不必要的開銷。
非主鍵索引
非主鍵索引分為普通索引、唯一索引、聯合索引、全文索引這裏全文索引我使用的是Elasticsearch所以不多過講解。
普通索引
就是在普通字段上建立索引
非葉子節點存儲索引列值
葉子節點存儲主鍵值
那麼為什麼我們非主鍵索引的葉子節點數據存儲的是主鍵值？
因為如果不存主鍵值，那麼就只能存儲數據。
如果數據發生了變化，不僅要維護主鍵索引，同時還需要維護其他索引。
如果修改了一個索引的數據，會同時修改其他索引的數據，這會帶來額外的開銷
唯一索引
給唯一列創建索引，unique，表示該字段不能夠重複
聯合索引
給主鍵以外的多個列創建索引，也叫聯合索引【組合索引】
比如説一個表中字段有id，name，age，phone，那麼我們就可以創建索引字段為name，age，phone。
創建索引的要求
- 單表索引不超過5個
- 聯合索引的字段不超過5個，如果業務需要超過5個並且能夠提升查詢速度那就儘管創建吧
- 經常增刪改的字段不適合創建索引
- 枚舉值字段不適合創建索引，因為量太小了，例如男女性別枚舉，0保密，1男性，2女性，你就算窮舉也不用花多少時間
- 大長度的字段，可以設置前綴索引（為字段的前幾個字符建立索引）
CREATE TABLE users (
user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(255),
email VARCHAR(255)
);
-- 創建前綴索引
CREATE INDEX idx_username_prefix
ON users (username(10));創建索引語法
主鍵索引：命名要求：pk_列名
普通索引：create index 索引名稱 on 表名(具體的列名) 命名要求：idx_列名
唯一索引：create unique index 索引名稱 on 表名(列名) 命名要求:uk_列名
聯合索引：create index 索引名稱 on 表名(列1,列2) 命名要求：idx_列1_列2
