索引是数据库里最重要的概念之一，就像一本书的目录一样，
书本目录是静态的，而数据库一般是会不断更新，因此索引也是动态变化的。所以我们选择时就需要平衡读和写的效率。
常见的索引模型
哈希表：插入效率高；等值查询效率高，区间查询效率低。一般适用于K-V的nosql系统
有序数据：等值查询、区间查询效果率；插入效率低。适用于静态数据
树：插入和查询效率均十分出色。为了避免树过高，一般会使用N叉树。
innodb 的索引模型
innodb索引使用的是B+树。每一个索引都存在一个B+树中
聚集索引（主键索引）：叶子节点存的是整行数据
非聚集索引：叶子节点存储的是主键的值
覆盖索引
- 使用由于非聚集索引查询时，需要先找到主键，然后再用主键去查询完整记录。但也有例外，如果索引中包含了所有要查询的字段，那么就不需要回表。这种称为覆盖索引。
核心的逻辑就是：
最左覆盖原则
- 联合索引的最左N个字段，或者字符串的最左M个字符
核心逻辑：对于联合索引（a，b），数据库是按照order (a,b)实现的，先排序a，在排序b.因此，如果已经有了(a，b)，就不需要再针对(a) 建立索引了。 - 每一个索引都对应一个B+树存储空间，插入更新的时候都需要涉及到，因此建索引的时候也需要考虑空间
索引下推
- 索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断
核心逻辑：减少回表次数
问题1： 基于主键索引和索引的查询有什么区别？
- 主键索引查询，一次就能查到所有的值
- 普通索引查询，第一步拿到主键，然后再根据主键查询主键索引对应的B+数，即回表；不过也有例外，比如只查主键。
问题2： 如何选择主键？
- 空间：因为普通索引的叶子节点为主键，索引主键的大小会影响普通索引B+树的大小
- 自增主键：自增主键能够保证每次插入操作时都是追加操作，不容易发生叶子节点的分裂
