索引
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MySQL索引底层实现原理：
索引的优缺点
优势：可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；
劣势：索引本身也是表，因此会占用存储空间，一般来说，索引表占用的空间的数据表的1.5倍；索引表的维护和创建需要时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表
索引的使用策略
a.什么时候要使用索引？
1、主键自动建立唯一索引；
2、经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引；
3、作为排序的列要建立索引；
4、查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
5、高并发条件下倾向组合索引；
b.什么时候不要使用索引？
1、经常增删改的列不要建立索引；
2、有大量重复的列不建立索引；
3、表记录太少不要建立索引；
索引类型：
1、FULLTEXT
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。
2、HASH
由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
3、BTREE
BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。
4、RTREE
RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。
索引种类
1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
3.联合索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
5.空间索引spatial :了解就好，几乎不用
索引原理：
Mysql的两种引擎，即MyISAM和InnoDB的索引都是使用b树的变种b+树存储的（b树的结构就不多说了，简单的说就是多叉树），之所以会选择b+树，是因为mysql存储是外部存储，需要从磁盘读入内存，这是很耗时的操作，使用b+树可以有效的减少这种io读取，大幅增加速度。虽然这两种引擎都是使用的b+树存储，但是还是有一些区别的，MyISAM是使用的非聚簇索引，索引树和数据存储分开，索引树只存储索引key值和数据的地址，而且所有的索引都是存储的这个地址；InnoDB就不一样了，它规定一张表必须有主键，因为它需要通过主键来构建一个聚簇索引，将主键列key和数据都放到这棵树上，而其他辅助索引都是非聚簇索引，存的都是索引key和主键key值，它的查询机制就是先由辅助索引找到主键key，再去主键key找到数据，两次查找。此外b+树的叶子节点还添加了到顺序访问的指针，可以大大提高范围查询的效率。
索引本质：
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。