- 索引的目的:
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。 - 常见索引模型：
hash表，以K-V键值对的形式的一种数据结构，底层是数组加链表形式。通过一定的hash运算找到数据合适的位置放入，如果放入的位置相同时，则拉出一个链表保存。
缺点就是，由于上图中的数据不是顺序排列的，所以查找的时候需要对数据进行遍历，造成了查询较慢的问题。
有序数组形式：顾名思义是有序的数组，这样可以使用二分查找去搜索，速度非常快。缺点是，当数组内数据变化时，需要挪动位置。这样的效率就很低，所以只适用于静态数据，一些不会再变化的数据。
二叉树：
在mysql中使用的是B+树，与B树的区别如下：
b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；
b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（并不慢）；
对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可，b树却需要重复地中序遍历
回表概念
每一个索引都是一颗B+树，索引分为普通索引，主键索引。
推荐使用主键索引，原因是主键索引不需要回表（详情？）回表导致查询效率降低的问题。
使用主键索引才能查询出完整表数据，非主键索引只能查出主键和对印的索引列数据。所以需要进行回表。
当然如果你要查询的列就是主键和索引列就不需要回表，直接可以查出来。这就是索引覆盖。
索引维护
插入或删除数据时，可能需要对B+树进行维护，涉及到数据页的分裂或合并。
当我们设置自动递增的主键索引时，这些增加的操作都是对B+树的追加，不会触发到叶子节点的分裂。
使用业务逻辑字段做主键时，往往不需要保证有序插入，遮掩的成本有点高。
主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。 尽量使用主键查询
总结：
Innodb采用B+树结构，减少查询次数。
建议使用自增主键索引，这样可以减少普通索引的叶子节点大小，但是还是需要根据业务来进行分析。
没有主键innodb会自动创建一个主键RowId
问题：重建索引，重建主键索引？说出你的理解以及不合适的地方？为什么？
alter table T drop index k; alter table T add index(k);
alter table T drop primary key; alter table T add primary key(id);
