1三种索引模型
1）hash
优点：对等值索引速度很快，
确定：去见索引还是要全部遍历，并且要解决hash碰撞
2）有序数组
优点：等值索引和区间索引都很快
缺点：有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是2017年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。
3）B树&&B+树
树其实是为了解决上面2种模型的缺点
问：为什么是B树而不是平衡树呢
答：平衡树的缺点就是高度太高了，会进行多次磁盘IO

M阶B树的特点(阶数指的是子节点的最多个个数)
1.根如果不是叶结点，则至少有两个子女。

2.每个中间节点最多包含M-1个元素，M个子树

3.除了，根节点和叶子节点，其他节点至少有ceil(M/2)个子树

4.所有的叶子结点都位于同一层。

5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

具体数据结构可以参考如下图片

B+树的特点
1.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

2.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。

3 最多含有M个关键字和 M课子树

问:那为什么是B+树而不是B树呢，
答:1 因为它内节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。
2范围索引效率更高
3支持组合索引

MYISAM引擎
MYISAM引擎创建会创建3个File
.frm 表结构，myd 数据文件,myi 索引文件
myi索引文件的的叶子节点都是直接myd数据行的指针，MYISAM的辅助索引也是指向myd文件的指针
INNODB引擎
INNODB引擎会创建2个file
.frm 表结构，ibd数据文件
INNODB的索引文件，叶子节点就是数据行本身，而辅助索引的叶子节点是聚集索引的键，所以要进行回表操作。
和MYISAM比较起来的话，INNODB效率更高,因为它把数据缓存下来了。
由于，辅助索引的叶子节点也会保存聚集索引，所以聚集索引应该尽量使用小数据

覆盖索引
由于辅助索引的叶子节点保存的都是，聚集索引。索引当我们根据辅助索引的查询聚集索引的时候可以建立一个覆盖索引 index（id，k）;这样就可以避免回表

最左匹配原则
在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。比如，当已经有了(a,b)这个联合索引后，一般就不需要单独在a上建立索引
例如
a
这样就相当于建立了2个索引 (name) (name,age)

索引下推
当使用索引条件下推优化时，如果存在某些被索引的列的判断条件时，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数

索引失效
1单独引用复合索引里非第一位置的索引列
2like 以%开始
3对索引应用内部函数
4对索引列运算，运算包括（+、-、*、/、！、<>、%、like’%_’（%放在前面）、or、in、exist等），导致索引失效。
5类型错误

不推荐使用索引
1 mysql复合索引还不支持不同类型的排序操作，即使建立索引时定义不同的排序也是无效的
2 索引经常更改
3 索引字段过长