2 索引
使用树形结构提高查询速度的操作
叶子节点上：数据大小小，且区分度高
聚集索引：即主键索引：叶子节点存在id，关联着对应数据（主键）where ... 只能在主键的时候明显提高检索速度
只能给一个字段加主键，如果在where中不使用该字段，则索引无效
添加主键的方式即为添加主键索引的方式
辅助索引：在建立树形结构的时候，叶子节点中存的是列数据+id。获取列之后，在根据对应的id去找（使用聚集索引的模式）
这样的话，数据在叶子占用空间少，
唯一索引：unique
创建：是直接在字段后加unique 或者后续添加 alter table 表名 add unique key 自己指定的索引名字（字段）；
删除： alter table 表名drop index 自己指定的索引名字 或者 drop index 自己指定的索引名字 on 表名；
普通索引：index
创建时单独一个逗号隔开，index 自己指定的索引名字（字段） 或者后续添加 alter table 表名 add index 自己指定的索引名字（字段）；
删除同上
2.1 命中索引
指的是如何合理的提高已经增加的索引的实际利用率
范围查询：>,>=,like 这种方式效率低，尽可能的要精确范围
在使用and查找时，一旦某个条件中有索引对应的字段，则先执行有索引的条件，是一种mysql的自动优化机制。自动选择定位范围内快的条件查询，针对的是多条件语句的and结果
索引的计算：自断不要计算，后面的数据可以计算。where id*10=100，是错的；where id=10*10，是对的。
=和in语句是可以乱序的，也是一种自动优化
优化神器：explain，在要进行查找的原句前加一个explain即可预执行，可以显示扫描的行数等信息
2.2 联合索引
给多个字段合并加一个索引，一切的写法都不变：字段的写法是在括号内写多个，彼此用逗号隔开
最左匹配特性：where要求最左边的字段必须有，数据区分度高的和数据长度小的字段房子括号里的前面，
没有最左的字段则导致这个联合索引失效
2.3 覆盖索引
只有一个字段的内容被取出来的索引语句结果
2.4 慢查询日志
设置时间，查看、记录查询速度慢的语句