（1）：儲存引擎主要有: 1. myisam , 2. innodb, 3. memory, 4. archive, 5. federated 。
預設為:innodb 引擎。innodb 底層儲存結構為 b+樹， b 樹的每個節點對應 innodb
的乙個 page，page 大小是固定的，一般設為 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)支援事務。
3)可以從災難中恢復(通過 bin-log 日誌等)。
4)外來鍵約束。只有他支援外來鍵。
5)支援自動增加列屬性 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）：為經常需要排序、分組、以及聯合查詢的列建立索引。
（3）：為經常作為查詢條件的列建立索引。
（4）：限制索引的數目：越多的索引越導致表的查詢效率變低，因為索引表在每次更新表資料的時候都會重新建立這個表的索引，表的資料越多，索引列越多，那麼建立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）：如果索引欄位的值很長，最好使用值得字首來進行索引。
（7）：刪除不再使用或者很少使用的索引。
（8）：最左字首匹配原則，非常重要的原則。
（9）：盡量選擇區分度高的列作為索引.
（10）:索引列不能參與計算，保持列「乾淨」:帶函式的查詢不參與索引。
（11）：盡量的擴充套件索引，不要新建索引。
（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為索引時，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）：資料型別出現隱式轉換，如varchar不加單引號的時候可能會自動轉換為int型別，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，因為索引是不索引空值得。
（6）：在索引欄位上使用，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瞄。
（7）：對索引字段進行計算操作，函式操作時不會使用索引。
（8）：當全表掃瞄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中基本索引型別，沒有什麼限制，允許在定義索引的列中插入重複值和空值，純粹為了查詢資料更快一點。
2）唯一索引：索引列中的值必須是唯一的，但是允許為空值，
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：多個字段組合上建立的索引，只有在查詢條件中使用了這些欄位的左邊欄位時，索引才會被使用，使用組合索引時遵循最左字首集合。
（3）：全文索引：只有在myisam引擎上才能使用，只能在char,varchar,text 型別欄位上使用全文索引，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，就能找到該欄位所屬的記錄行，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：空間索引是對空間資料型別的字段建立的索引，mysql中的空間資料型別有四種，geometry、point、linestring、polygon。在建立空間索引時，使用spatial關鍵字。要求，引擎為myisam，建立空間索引的列，必須將其宣告為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` )
索引其實就是一種資料結構，能夠幫助我們快速的檢索資料庫中的資料。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，預設的是b+樹。因為hash索引底層是雜湊表，雜湊表是一種以key-value儲存資料的結構，所以多個資料在儲存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，就需要全表掃瞄。所以，雜湊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瞄。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索引不支援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，因為雜湊碰撞問題。
1：innodb的b+tree可能儲存的是整行資料，也有可能是主鍵的值。1：整行資料：innodb的b+tree儲存了整行資料的是主鍵索引，也被成為聚湊索引。
2：儲存主鍵的值：成為非主鍵索引，也被稱為非聚湊索引
聚簇索引查詢會更加快些。因為主鍵索引樹的頁子節點儲存的是整行資料。也就是我們需要得到的資料。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資料。（這個過程被稱之為回表）。不一定的？因為通過覆蓋索引也可以只查詢一次。（1）：覆蓋索引指的是乙個查詢語句的執行只用從索引中就能獲取到。不必從資料表中讀取。也可以被稱之為索引覆蓋。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資料。這樣就可以避免回表操作，減少i/o提高效率。
（2）：表covering_index_sample中有乙個普通索引 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。
在建立聯合索引時候，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，預設是開啟的。
例子：user表中（a,b,c）構成乙個索引。
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' 先查詢出乙個對應的資料。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查詢出的資料是否符合條件。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'的資料的索引，然後根據模糊查詢的條件來校驗索引行資料是否符合條件，如果符合條件，則直接根據索引來定位對應的資料，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語句的執行計畫，通過執行計畫來分析索引的使用情況。1：根據搜尋條件，找出可能使用的索引。
2：計算全表掃瞄的代價。
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，找出成本最低的乙個。
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相信很多人對於mysql的索引都不陌生，索引 index 是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。因為索引是mysql中比較重點的知識，相信很多人都有一定的了解，尤其是在面試 現的頻率特別高。樓主自認為自己對mysql的索引相關知識有很多了解，而且因為最近在找工作面試，所以單獨複習了很多關於索引的知...
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mysql 索引你真的懂嗎？這幾道題帶你了解索引的幾個重要知識點 以下回答全部是基於mysql的innodb引擎 例如對於下面這一張表 如果我們按照 name 欄位來建立索引的話，採用b 樹的結構，大概的索引結構如下 如果我們要進行模糊查詢，查詢name 以 張 開頭的所有人的id，即 sql 語句...
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