低年级时期的赫敏 真的好漂亮
InnoDB中的索引模型
在InnoDB中表都是跟随主键顺序，以索引的形式存放的。这种存储方式的表称为索引组织表。
InnoDB采用了B+tree索引模型，所以数据都是存储在B+中的
每一个索引在InnoDB中对应一颗 B+
主键索引的子叶节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也叫聚簇索引
非主键索引的子叶节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也叫二级索引。
基于主键索引和普通索引查询的区别？
mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
select * from T where id=500; 对于主键查询方式，只需要搜索ID这颗B+
select * from T where k=5; 普通索引查询方式，首先搜索k索引，获得对应的ID值，在用Id在 id索引在搜索一次，这个过程叫做回表。
so，赫敏温馨提醒 ：尽量使用主键索引咯~~~
索引的维护
B+为了维护索引的有序性，在插入新值的时候就需要做必要的维护，以上面这个图为例，如果插入新的行 ID 值为 700，，则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400，就相对麻烦了需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。
而更糟的情况是，如果 R5 所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。
除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。
当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。
mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;
insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
如果我执行 select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
1、在 k 索引树上找到 k=3 的记录，取得 ID = 300...
2、再到 ID 索引树查到 ID=300 对应的 R3；
3、在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500；
4、再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4；
5、在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束。
在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。可以看到，这个查询过程读了 k索引树的 3 条记录（步骤 1、3 和 5），回表了两次（步骤 2 和 4）。
索引覆盖
如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为索引覆盖。
由于索引覆盖可以减少索引树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能提升手段
最左前缀原则
B+ 树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。
在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序。
第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
还要考虑到空间原则
联合索引（name， age）
可以看到。索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。
索引下推
mysql> select * from tuser where name like '张 %' and age=10 and ismale=1;
Mysql5.6 引入索引下推优化（index condition pushdown） ，在索引遍历过程中，
对索引包含的字段先进行判断，直接过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数。
鸣谢 林晓斌 发布在极客时间上的Mysql45讲 格兰杰用金加隆订阅的哦～～～