索引介绍
索引是一种特殊的数据结构，其主要目的就是为了加快数据的查询速度。
mysql索引基于表的指定字段，按照某种数据结构进行排序，并将数据集存储于实际的文件中。
mysql索引中也记录了索引字段和表真实记录之间的映射关系，当我们基于索引查询到数据时，再基于该映射关系，据可以快速定位到真实记录行所在的位置，并实现快速的读取。
为什么基于索引的查询要比普通查询快?
由于索引时按照特定数据结构进行组织的（如B+树、Hash），因此在查询数据的时候，可以在低于O(N)(全部扫描)的方式，查询到目标数据，所以其查询速度就非常快。
基于索引的查询速度比较快的最本质原因就是，减少了本次查询的IO次数，从而加快了索引。
举个例子，假设一张mysql表有1000页，我们查询的数据恰巧在第1000页的最后。看看两种查询的效果。
- 全表扫描：一页一页的顺序遍历，最后在第1000页的最后一行找到我们想要的数据，最后计算查询总共进行了1000次IO
- 基于索引的查询： 假设索引结构是一个B+树结构，且层高为3层，那么查询时，首先基于索引进行检索，进行3次IO即可获取目标数据所在的页，然后对该数据页进行加载读取，得到我们需要的数据，最终计算查询总共进行了4次IO
对比两种查询方式，可以发现在数据量大的情况下，索引查询性能远远优于全表扫描。
索引的优缺点
- 优势：在查询数据时，基于索引进行查询速度很快
- 弊端：mysql索引是真实存在的文件，因此会占用一定的存储空间；在更新表数据的时候，需要同步更新索引树，这会带来额外的开销
索引分类
在mysql中，可以按照不同方式，对索引进行分类。
按照索引数据结构可以将索引分为：B+树索引、Hash索引。
按照索引中存储的数据，可以将索引分为聚簇索引、辅助索引。
按照索引的字段，可以将索引分为单列索引、联合索引。
按照索引的字段性质，将以将索引分为主键索引、唯一索引、普通索引
按照数据结构区分索引
mysql中最常见的索引就是B+树索引（又称为B树索引）、Hash索引。
B+树索引又叫B树索引，是因为在mysql中，如果索引类型是B+树，显示的结构是:
Index_type: BTREE.
其中mysql的Innodb和Mylsam存储引擎支持B树索引，memory存储引擎支持Hash索引。
B+树索引
对指定列中的数据，按照B+树数据结构进行构建，非叶节点用于存储索引信息，叶子节点用于存储真实数据，并且是有序的，这里存储对应的字段数据以及指向真实页的索引。
不仅如此，B+树的叶子节点还会通过双向链表进行连接，以便于进行范围查询。
这里存在一个问题：
索引为什么采取B+树，而不是B-树？
B+ 树非叶节点用于存储索引信息，叶子节点用于存储真实数据。
B-树是所有节点均用于存储真实数据,相比于真实数据，索引数据的size是比较小的，这意味着，B+树的非叶节点可以存储更多的数据，因此可以指向更多的叶子节点。
因此在相同树高下，B+树可以存储的信息要远远大于B树，这就意味着对相同数据量而言，构建B-树需要更多的层高，那么在极端情况下，查询的数据在叶子节点上，则需要更多的IO，效率太低。
另外B+树的数据均存储在叶子节点上，且有序，用链表将叶子节点连接起来，比较适用于范围查询，而B-树则不行。
Hash索引
所谓Hash索引，就是对指定列的数据，按照Hash表数据结果方式进行构建。基于字段值做hash，散列至hash表的某个位置上，Hash表中存储真实的数据。
按照索引中的数据区分索引
按照此类方式来区分索引，mysql中有两类索引：聚簇索引和辅助索引。
聚簇索引
以B+树数据结构的索引为例，叶子节点上如果存储的是对应表上的真实记录的话，那么就称该索引为聚簇索引。
对于mysql的Innodb表而言，如果表中存在主键，那么就会基于主键建立一个聚簇索引，如果没有指定主键的话，那么mysql会自动创建一个隐藏的自增字段，并基于该自增字段来建立聚簇索引。
辅助索引
仍以B树数据结构的索引为例，如果叶子存储的不是对应表中的真实记录，而是存储的是指定字段值与对应表真实记录的映射关系，则称该索引为辅助索引。
通常情况下，我们对表建立的二级索引，称之为辅助索引。
按照索引的字段区分索引
索引可以针对mysql表中的其中一列，也可以针对mysql表中的多列。根据这个特点，可以将索引分为单列索引、联合索引。
单列索引
针对表中的其中一列所建立的索引称之为单列索引。
联合索引
针对表中的多列所建立的索引称之为联合索引。
- 最左匹配
针对联合索引的查询，有一个特点，就是遵循最左匹配原则。
联合索引是基于多个字段构建的，在构建时，这些字段是有序的。
在针对联合索引的查询，必须要匹配上索引字段的最左字段，否则，联合索引不生效。
举个例子：联合索引是基于A、B、C字段建立，这三个字段按照ABC排列，在查询的时候，查询条件只有匹配到最左侧的A字段时，联合索引才生效。
- 联合索引为什么要遵循最左匹配原则？
这是由联合索引的结构所决定的。
联合索引构建时，会首先以多个字段的最左侧字段进行排序，当有多行数据最左侧字段值相同时，此时联合索引才会再根据索引字段列中的下一个字段进行排序，以此类推。
因此对于联合索引而言，它是针对最左字段整体有序的，针对其他索引字段是局部有序的。
因此在查询的时候，我们必须要满足最左匹配原则，否则无法确定目标数据在索引中的位置。