索引可以提高数据库的性能
搜索海量数据，如果没有索引，效率会很低
索引主要分为：
主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引
mysql的服务器，本质是在内存中的，所有的数据库的CURD操作，全都是在内存中进行的，索引也是如此
mysql给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据就存储在磁盘中
磁盘本身的效率较低，因此mysql需要提高效率
系统读磁盘以块为单位，一个块4kb
MySQL与磁盘的交互
mysql进行io的基本单位是16kb，这个基本数据单元，就是page
MySQL与软件的交互
MySQL是一个应用层软件
MySQL数据文件，是以page为单位保存在磁盘中的
MySQL的CURD操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或需要修改查询的数据
只要涉及计算，就要CPU参与，因此需要将数据移动到1内存中
所以在特定时间内，数据一定是在磁盘中有，内存中也有
为了更好地进行上面的操作，MySQL服务器在内存中运行时，在服务器内部会申请一块名为BUffer Pool的大内存空间，来进行缓存，方便和磁盘数据进行IO
为了提高效率，一定要尽可能减少系统和磁盘IO的次数
索引
page
我们向一个具有主键的表中，乱序插入数据，数据会自动排序
由于MySQL内部一定存在大量的page，这也就决定了，MySQL必须要将多个同时存在的page管理起来
page内部也必须写入对应的管理信息
MySQL使用page和磁盘进行交互，可以有效的减少IO次数
page存在prev和next指针，本质时一个双向链表，方便管理
在查询某条数据时，会直接将一整页的数据加载到内存中，以减少IO次数，从而提高性能
页目录
MySQL中每一页都是16k，单个page大小固定，随着数据量的不断变大，16kb不可能存下所有数据，，因此必定存在多个页来存储数据
B+树
页表使用B+树存储
叶子节点存储数据，路上节点没有，非叶子节点不保存数据，只要目录项
非叶子节点不存储数据，可以存储更多的目录项，可以管理更多的叶子节点
则这棵树一定是矮胖的，所以途径的路上的节点减少了
所以找到目标数据只需要更少的page，IO次数更少，提高了效率
每一个节点都要目录项，可以大大提高搜索效率
这棵树的叶子节点全部用链表级联起来
这棵树叫做MySQL innode db
一般我们建表时就是在该结构下进行CURD
就算我们建表时没有主键，MySQL会自动生成一个隐藏列充当主键
MySQL会根据这个隐藏列来进行排序（按原顺序直接显示）
聚簇索引
MyISAM存储引擎同样时使用B+树作为索引结果
但是叶节点的data存放的时数据记录的地址
这种将数据和B+树索引分离的存储方式叫做非聚簇索引
把数据和B+树索引放在一起的存储方式就是聚簇索引
Innode db的非主键索引中的叶子节点没有数据，只有对应记录的key值
所以通过辅助（普通）索引找到目标记录，需要两遍索引
首先检索辅助索引获取主键，然后用主键到主索引中检索获得记录
这种过程叫做回表查询
一张表可能对应多个B+树
索引操作
一个表中最多有一个主键索引
主键索引的效率高，但是主键不可重复
创建主键索引的列，值不能为null，且不能重复
主键索引的列基本是int
一个表中可以存在多个唯一索引
查询效率高
如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据
如果一个唯一索引上指定not null，则等价于主键索引
普通索引：
在表的最后使用 index（...）可以在表定义的最后，指定某列为索引
创建完表后，可以使用alter table 表名 add index（...）可以在指定某列为普通索引
使用create index idx_name on 表名可以创建名为idx_name 的索引
使用 alter table 表明 drop primary key 可以删除主键索引
使用alter table 表明 drop index 索引名 可以删除其他索引索引
我们还可以将多列创建为索引
这种将多列作为索引的索引，叫做复合索引
比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
更新非常频繁的字段不适合创建索引
不会出现where字句的字段不该创建索引
