01 为什么要用索引
对于一个应用来说，对数据库的读写比例基本上是10:1,即读多写少
而且对于写来说极少出现性能问题，大多数性能问题都是慢查询
提到加速查，就必须用到索引
02 什么是索引
索引就相当于书的目录，是mysql中一种专门的数据结构，称为key（primary key,unique key ,index key)
索引的本质原理就是通过不断地缩小查询范围，来降低IO次数从而提升查询性能
强调：一旦为表创建了索引，以后的查询都会先查索引，再根据索引定位的结果去找数据
03 索引的影响（先有数据，后有索引；索引，亦占硬盘空间）
1、在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢，
2、在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写性能会降低
04 索引的数据结构：
B+树：只有叶子节点才存放真实数据，其他的（根节点、枝节点）都是虚拟数据 （B+树的高度一般都在2~4层）
a、一次IO走一个block块
b、浅蓝-block块； 深蓝-数据项； 黄-指针
c、为降低IO次数-》降低树的高度-》数据项越小越好（block块大小一定的情况下，数据项越小，存放的数据量最多）-》采用占空间少的做索引（比如id）
B+树的性质：
1.索引字段要尽量的小
2.索引的最左匹配特性（从左到右一次匹配）当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），
聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
聚集索引与辅助索引不同的是：叶子结点存放的是否是一整行的信息
05 聚集索引（primary key）
特点：叶子节点存放的一整条数据
06 辅助索引（unique，index）
特点：
如果是按照这个字段创建的索引，
那么叶子节点存放的是：{名字：名字所在那条记录的主键的值}
innodb的索引存放在表数据里（.idb）
a.覆盖索引：只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据
select name from user where name='egon';
b、回表操作（在往聚集索引查找一遍）
select age from user where name='egon';
07、创建索引
#方法一：创建表时
CREATE TABLE 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
create index idx_name on s1(name);
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
drop index idx_name on s1;
08、其他：
a、对区别度低的数据不要建索引，且索引不是越多越好
b、注意范围问题，或者说条件不明确的问题 （条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like）
c、mysql中对 a and b and c...的形式，会从左到右先从有索引或区分度高的数据入手开始查询，以减少查询范围
（能够快速找到一个 判断是否成立 成立的话可以减少查询范围 不成立左右两边都不用判断了）
d、mysql中对 a or b or c...的形式，会从左至右依次查询 （or的逻辑和and不一样，所以从左到右一个一个查）
e、索引列不要参与计算，如果非要运算 id*12 =3 ===> id = 312
f、联合索引的原则：
区别度高、范围小的放左边，区别度低、范围大的放右边
（email, name, gender, id）：可以搜(email)、(email,name, gender)等（含email），不能搜（id）等
create index idx_all on s1(email,name,gender,id);