索引使用注意事项最左前缀法则
如果索引了多列数据（联合索引），要遵循最左前缀法则。
从索引的最左列开始，并且不跳过索引的列。如果跳过某一列，索引将部分失效（后面的字段也失效）。
索引列运算操作
不能再索引列上进行计算操作，不然会导致索引失效。
字符串不加引号
也会导致索引失效
模糊查询
如果只是尾部模糊匹配，索引不会失效。只要有头部模糊匹配，索引失效。
or连接的条件
用or分割开的条件，如果or前的条件有索引，or后的条件没有索引，那么涉及到的索引都不会被用到。
数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
SQL提示
SQL提示是优化数据库的一个重要手段，简单来说就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
1select ... from table_name use index(index_name) where ...;
use index(…)：建议MySQL使用的索引
force index(…)：强制MySQL使用的索引
覆盖索引
查询使用了索引，并且需要返回的列在索引中能全部找到。
using index condition：使用了 ...
MySQL索引一、概述索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这种数据结构以某种方式指向数据，从而实现开始的查找数据。
优点：提高数据检索效率，降低数据库IO成本，降低CPU消耗。
缺点：索引需要占用空间，降低插入、更新、修改表的效率。
二、索引结构
索引结构
描述
B+Tree
最常见的索引
Hash
基于Hash表实现，用于精确匹配，不支持范围查询
R-Tree
空间索引是MyISAM的特殊索引类型，用于地理空间数据类型
Full-Tree
通过建立倒排索引，快速匹配文档
B+Tree 二叉树的缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能降低，在大数据量的情况下，子树节点层级会较深，检索速度慢。
红黑树：有效解决了顺序插入问题，但是在大数据量的情况下，子树节点层级还是会较深，检索速度慢。
B-Tree：多路平衡查找树
B+Tree：所有数据都会出现在叶子结点，同时形成一个单向链表。
在MySQL中，对B+Tree做了优化，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，形成了带有顺序指 ...
