索引是什么？
索引可以让服务器快速定位到表的指定位置。
优点是
1.大大减少了服务器需要扫描的数据量。
2.帮助服务器避免排序带来的性能开销。
3.将随机IO变成顺序IO。
字符串索引和数字类型索引的区别？
因为字符串索引在索引树上两个节点比较会比较慢，数字类型的索引会快一些，
如果非要用字符串索引可以采用以下解决方法。
1.对字符串的前n个字符建立前缀索引，前缀索引不能使用order by。
2.增加一列，对字符串转换为整型的hash值address_key=hashToInt(address)，对address_key建立索引，查询时同时限定hash值也限定地址。可以用如下查询where address_key = hashToInt(‘beijing,china’) and address = ‘beijing,china’;
效率的话，100万的数据量，字符串索引查询600ms，数字查询20ms。
union和unionall的区别是什么？
union就是将两个SELECT语句查询的结果集合并(两个SELECT可以是同一个表，也可以是不同表)，如果需要排序，在第二个SELECT语句后加ORDER BY语句，会对所有结果进行排序。
union默认是会去除重复的数据的，会对结果集做去重处理，union all不会做去重处理。
所以union效率慢一些，如果能确定结果不会重复或者需要不去重的结果，那么应该使用union all，效率会高一些。
不设置MySQL主键会怎么样？
如果没有设置主键，innodb会选择第一个非空唯一索引作为聚集索引。
如果没有设置主键，也没有合适的唯一索引，那么会生成一个隐藏的id作为索引的主键，这个值会随着插入而自增。
主键如果是自增的，那么插入数据的位置是已知的，而且不用移动已有数据。如果是非自增的，首先需要查找到要插入的位置，近似于随机查找，然后将后面的数据向后移动。
聚集索引是什么？
聚集索引与非聚集索引的最主要的区别是：叶节点是否存放一整行记录
innodb的聚集索引
innodb的索引是聚集索引，就是所有数据都存在聚集索引的的叶子节点中，其他二级索引的的叶子节点值存储KEY字段加对应列的主键值，如果使用二级索引查找数据，先根据索引查到二级索引对应的行的主键id，然后根据主键id去聚集索引中查找对应的行的数据。（所以innodb必须要有主键）。
聚集索引示意图一：
聚集索引是依据B+树来实现的，索引节点(也就是非叶子节点)只存储索引值，叶子节点才会存具体的数据行，每个索引节点都是一个内存页(由于只存索引值，相比B树，B+树的每个索引节点的内存页可以存储更多的索引值)，每个叶子节点也都是一个内存页，内存页里面数据行按主键id从小到大的顺序存储，然后叶子节点之间是通过指针连接的，形成一个双向链表。所以聚集索引的叶子节点在逻辑上是存储在一起的，在物理上是并不是连续的，而是通过双向链表连接的。假设说叶子节点在物理上的存储也是连续，那么如果中间的叶子节点中大量插入数据行，导致叶子节点的内存页容量不够时，需要后面的叶子节点全部后移，这样维护成本会很高。如果叶子节点只是通过双向链表进行连接，当中间的叶子节点容量不够时，可以新增一个内存页，插入在其中，作为一个叶子节点，只需要修改双向链表中的指针即可。
聚集索引示意图二：
1.对于聚集索引表来说（左图），表数据是和主键一起存储的，主键索引的叶结点存储行数据(包含了主键值)，其他列，事务ID，回滚指针，二级索引的叶结点存储行的主键值。使用的是B+树作为索引的存储结构，非叶子节点都是索引关键字，但非叶子节点中的关键字中不存储对应记录的具体内容或内容地址。叶子节点上的数据是主键与具体记录(数据内容)。
2.对于MyISAM的非聚集索引表来说（右图），表数据和索引是分成两部分存储的，主键索引和二级索引存储上没有任何区别。使用的是B+树作为索引的存储结构，所有的节点都是索引，叶子节点存储的是索引+指向索引对应的记录的数据的指针。
聚集索引的优点
1.当你需要取出一定范围内的数据时，用聚集索引也比用非聚集索引好。
2.当通过聚集索引查找目标数据时理论上比非聚集索引要快，因为非聚集索引定位到对应主键时还要多一次目标记录寻址,即多一次I/O。
3.使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。
聚集索引的缺点
1.随机插入容易造成页分裂，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂(就是存储数据行的内存页容量不够，需要新申请一个内存页分担一部分数据行)，影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。
2.更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。
3.二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
二级索引的叶节点存储的是主键值，而不是行指针（非聚集索引存储的是指针或者说是地址），这是为了减少当出现行移动或数据页分裂时二级索引的维护工作，但会让二级索引占用更多的空间。
4.采用聚集索引插入新值比采用非聚集索引插入新值的速度要慢很多，因为插入要保证主键不能重复，判断主键不能重复，采用的方式在不同的索引下面会有很大的性能差距，聚集索引遍历所有的叶子节点，非聚集索引也判断所有的叶子节点，但是聚集索引的叶子节点除了带有主键还有记录值，记录的大小往往比主键要大的多。这样就会导致聚集索引在判定新记录携带的主键是否重复时进行昂贵的I/O代价。
联合索引是什么？
联合索引就是多列索引，就是可以多个字段建立一个索引，并且是最左前缀匹配元素，
create index a_b_c on user(a,b,c) 这样相当于是创建三个索引 a a,b a,b,c点击复制代码复制出错复制成功
就是在非聚集索引对应的B+树中，索引的排序是先比较a的大小，再比较b的大小然后再比较c的大小。并且是遇到范围比较时就会停止匹配。
- 最左前缀匹配原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，比如 a="3" and="" b="4" c="">5 and d=6,如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是无法使用索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以使用到，a、b、d的顺序可以任意调整。
- =和in可以乱序，比如 a=1 and b=2 and c=3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，MySQL的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
例如：
select * from user where a > 1; SELECT * FROM user WHERE a='2222' OR b='13281899972'//这个就不会走联合索引，因为只是查询b时不能根究索引查询，所以还是需要全表扫描，所以干脆a也不用索引了。 如果a，b都有索引，那么会单独根据a，b来查询，然后将结果集合并 关于or查询的真相是： 所谓的索引失效指的是：假如or连接的俩个查询条件字段中有一个没有索引的话,引擎会放弃索引而产生全表扫描。点击复制代码复制出错复制成功
这样的语句可以走联合索引，但是不会走联合索引，因为符号这个范围的数据很多，查出之后，只能获得这些数据的主键，还需要根据主键去聚集索引中查，效率比较低，还不如直接全部扫描，所以直接去聚集索引下顺序得对全表进行扫描。
SELECT * FROM user WHERE age=1 and height = 2 SELECT * FROM user WHERE age=1 and weight=7 SELECT * FROM user WHERE weight=7 and age=1点击复制代码复制出错复制成功
这些是可以走联合索引的，
SELECT * FROM user WEHRE age=1 and height>2 and weight=7点击复制代码复制出错复制成功
这个也会走联合索引，查出age=1的索引，然后查出height>2的所有数据，因为height是一个范围查找，所以到weight就不会用索引，会将将这些数据载入内存，根据weight进行筛选。
索引没有被采用？
1、根据搜索条件，找出所有可能使用的索引 2、计算全表扫描的代价 3、计算使用不同索引执行查询的代价 4、对比各种执行方案的代价，找出成本最低的那一个 。
