索引是一种数据结构，它用来帮助MYSQL更高效的获取数据
采用索引可以提高数据检索的效率，降低IO成本
通过索引对数据排序，降低数据排序成本，降低CPU消耗
常见的有：B树索引、B+树索引、哈希索引。其中InnoDB引擎采用的是B+数索引
MYSQL默认使用InnoDB存储引擎， 在InnoDB下的索引底层采用B+树数据结构存储引擎。
选用B+树主要有三个原因：
- B+树对比B树更“矮胖”，阶数少，路径低，其扫描效率更高
- B+树的读写代价低，非叶子节点只存放指针，叶子节点存放数据。mysql一页的大小是固定16kb的，对比B树的节点同时存放指针和数据，它可以存放更多的指针，一次性读取的数据量更多。
- B+树的叶子节点通过双向链表维护，范围查找、排序查找、区间查找能力优秀
一、在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存储数据，而B+树的数据只存放在叶子节点，非叶子节点只存放指针，查询效率更稳定
二、在范围查找时效率更高，B+树的数据都在叶子节存储，叶子节点之间通过双向链表维护
聚集索引：索引和数据放在一块，b+数的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个，一般情况用主键作为聚集索引
非聚集索引：索引和数据分开存储，b+数的叶子节点保存对应主键，可以有多个。一般自定义的索引都是非聚集索引
回表的意思就是一次查询没有获得我们所需要的全部数据，可能只通过二级索引获得了主键值，需要使用该主键值回到聚集索引中重新查询到所有数据。
为避免回表，可以采用覆盖索引或者在聚集索引列上进行查询
覆盖索引：在select查询中，返回的数据在索引列上可以全部找到。比如我们通过id聚集索引进行查询，它的叶子节点上保存了整行数据，可以一次查询全部返回，查询效率高。
而如果所需返回的数据有部分不在索引列上，就可能触发回表机制。为了避免，查询时尽量不要使用select *，尽量在返回列中都包含添加索引的字段。
超大分页一般都是在数据量比较大时，我们使用了limit分页查 询，并且需要对数据进行排序，这个时候效率就很低，我们可以采用覆盖索 引和子查询来解决先分页查询数据的id字段，确定了id之后，再用子查询来过滤，只查询这个 id列表中的数据就可以了 因为查询id的时候，走的覆盖索引，所以效率可以提升很多
一般选择读的写少的字段创建索引。
尽量选择复合索引，一条sql的返回值尽量使用覆盖索引
较长的字段可以采用前缀索引