从小林索引篇开始......

1.索引的分类

按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

讲几个自己熟悉的：
1）B+树索引：a.叶子节点储存全部信息；b.查询的io效率很高
2）聚簇索引：把主键值作为索引；叶子节点包括全部信息
3）二级索引：该索引的B+树结构，只包含主键的值（回表概念）
4）覆盖索引：如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引
5）联合索引：把多个字段合并成索引，知识点：a.联合查询失效；b.最左匹配原则

为什么使用B+树？

二分查找：O(logn)，但每次都要计算中间位置的值
二分查找树：一般情况下也是O(logn)，最坏O(n)：就是一直插入最大值或者最小值，而且还有很高的树高
平衡二叉树：O(logn)但是还是有树高
B树
B+树：O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数为 d 个

对比

B+Tree vs B Tree

1）B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点。
2）另外，B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找，而 B 树无法做到这一点。

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。
唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。
普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

联合索引的查询范围

我的总结就是：

在条件中没有同时等于的情况下，联合索引就会失效。
联合索引的最左匹配原则，在遇到范围查询（如 >、<）的时候，就会停止匹配，也就是范围查询的字段可以用到联合索引，但是在范围查询字段的后面的字段无法用到联合索引。注意，对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配的范围查询，并不会停止匹配，前面我也用了四个例子说明了。

索引下推

索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在联合索引遍历过程中，对联合索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

索引区分度

例如：性别的区分度就很小，不适合建立索引或不适合排在联合索引列的靠前的位置

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然后就是他总结的一些东西了：