MySQL 中创建索引的语句和 explain
索引为什么使用B+树，而不是B树
存储方式
数据库中是按照块进行存储，在计算机的世界中，所有的与空间相关的内容全部是按照块进行存储和使用的，只是块的大小划分不同而已。
例如：文件系统中，即硬盘中，每块的大小是4K；在计算机内存中，按照32位一个块就行存储的。
块大的优点：
相对于小块存储，块大后一次可以存储和取出更多的数据，这样就降低了存取的次数；
缺点：
会浪费更多的计算机储存空间；例如一个文件只有3K，但也必须为其开辟一个4K大小的存储空间。
使用B+树的原因
- B-树的存储，数据和索引在一起，每条数据和索引同时占有块的存储空间，B-树阶数越高，需要查询的块数就越多；
- 如果使用B+树，由于B+树的性质，数据都存在叶子节点，而根节点或父节点存储的是索引，如此一来，可以将上面的索引单独存储起来，叶子节点的数据单独存储起来，由于索引占用的空间比实际数据小很多，所以存储索引所用的块会比较少，这样在查询较深的数据时也不会查询太多的块。
随机I/O和顺序I/O
即相当于硬盘中随机读写和顺序读写；其时间倍数约为 随机读写 * 1000 = 顺序读写
如果树的每一层都是顺序存储，每层间进行查找都属于随机I/O，如此一来，B-树在查找数据时，根据中序遍历的规则，B-树会进行多次的随机I/O，而B+树相对一次查询来说，次数会少很多次，从而提高了查询速度。
B+Tree
正常情况下，如果不指定索引的类型，那么一般是指B+Tree索引（或者B+Tree索引）。存储引擎以不同的方式使用B+Tree索引。性能也各有不同，但是InnoDB按照原数据格式进行存储。
B+Tree 索引能够加快数据的读取速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，相反是从索引的根节点开始进行搜索，通过相应的指针移动，最终存储引擎要么找到了对应的值，要么该记录不存在。树的深度与表的大小直接相关。
B+Tree索引是按照顺序组织存储的，所以适合范围查找数据
B+Tree索引使用与全键值、键值范围或者键前缀查找，其中键前缀进适用于根据最左前缀的查找。
a、 全值匹配
b、 匹配最左前缀。
c、 匹配列前缀。
d、 匹配范围值
e、 精确匹配某一列并范围匹配另外一列。
f、 只访问索引的查询（覆盖索引）
B-Tree索引的限制：
a、 如果不是按照索引的最左列开始查找，那么无法使用索引
b、 不能跳过索引中的某些列。
c、 如果查询中使用了某个列的范围查询，那么该列右边的所有列都无法使用索引。
MySQL 中 B+树索引的两种类型
聚集索引
聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同；索引之下的一个叶子节点就是一条数据。
MySQL中聚集索引只有一个，就是主键。
非聚集索引
非聚集索引是一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。；索引之下的叶子节点指向的是主键而不是数据。
MySQL中除了主键以外的索引为非聚集索引。
MySQL中多个列的索引
多个索引就相当于B+树上的节点的每个数据是一个元组形式
主键
主键为聚集索引，主键不能为空。
唯一键
如果唯一键和主键同时存在，则唯一键为非聚集索引；如果主键不存在，则唯一索引为聚集索引。
唯一键可以为空，这是它与主键的区别所在。
创建语句
create unique index index_name on tabl_name (列名1[,列名2])
普通索引
普通索引为非聚集索引，普通索引无限制。
创建语句
create index index_name on table_name(列名1[,列名2])
explain 执行计划
explain 指的是某个sql语句的执行计划：explain sql语句
id: 1
select_type: SIMPLE(简单查询，不是多表查询和复杂查询) 可能的值：simple,primary,union,dependent union,union result
table: php114（表名）
type: ALL（） 可能的值：system,const(最优化，使用了主键或者唯一健),eq_ref,ref.ref_or_null,index_merge
possible_keys: NULL 提示使用哪个索引会在该表中找到行
key: NULL（） mysql使用的索引，简单且重要
key_len: NULL（） mysql使用的索引长度
ref: NULL 显示使用哪个列或者常数与key一起从表中选择行
rows: 6 mysql执行查询的行数，简单且重要，数值越大越不好，说明没有用好索引
Extra: 包含mysql解决查询的详细信息