索引
适合建立索引
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建立索引之后，在B+树中的记录是排序好的，所以频繁使用order by和group的字段可以建立索引，
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同时唯一性限制的字段也适合建立索引，比如商品编码
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经常用where查询条件的字段
不适合建立索引
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频繁修改的字段，为了维护B+树的有序性，需要频繁的重建索引，比如余额
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表数据太少
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where，group by，order by中用不到的字段
创建表时的的默认操作
在创建表时，innoDB
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有主键，默认使用主键作为聚簇索引的key
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如果没有主键，选择第一个不含NULL的唯一列作为聚簇索引的key
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上面都没有，自动生成一个隐式自增id列作为聚簇索引的key
其他索引都属于 二级索引和非聚簇索引
创建的主键索引和二级索引默认使用B+树
主键索引
二级索引，叶子节点除了key值，存储的是主键值，通过查询主键，再去查询某行的数据，这个过程叫 回表，也就是说要差两个B+树才能查到数据
B+树和B树的比较
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B树的非叶子节点也要存储数据，B+树只在叶子节点存储数据，所以B+树的高度更低，一个内部节点可以定位更多的叶子节点
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b+树的叶子节点是双链表连接，适合MySQL中常见的基于范围查找
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B+树叶子节点位于同一行，查找时间稳定
索引的分类
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从数据结构的角度有B+，hash索引，full-text索引
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从物理存储分类，有聚簇索引（主键索引）和二级索引（辅助索引）
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从字段特性分类：主键索引（primary key），唯一索引（unique key），普通索引（index），前缀索引（也是index，针对字符类型字段前几个字符建立索 引，目的是为了减少索引占用的存储空间）
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从字段个数分类：单列索引（如主键索引），联合索引（多个字段组合成一个索引）
索引的优化
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前缀索引优化
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使用某个字符串前几个字符建立索引，减小索引大小
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有一定局限性，order by无法使用前缀索引（索引失效）
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覆盖索引优化
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主要是避免回表
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比如要查询商品名称，价格，可以以[id，name，price]作为一个联合索引，查询的时候索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表
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索引失效
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like %x或者%xx%这种，不知道从哪个索引值开始比较，所以只能进行全表扫描
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对索引列做了数据处理（计算，函数，类型转换），索引保存的是索引字段的原始值，而不是表达式计算之后的值，无法查询索引
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类型转换比如 where phone=130000001（phone是varchar类型）
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联合索引最左匹配(因为联合索引是先排a，a相同的行再排b)，下面两种都会失效
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where a>1 and b>1
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where b=2
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where子句中or有非索引列字段，因为只要满足就可以查到，所以只查索引是肯定找不齐的，所以要查全表