定义：
    存储引擎快速找到记录的一种数据结构

    索引数据结构：

    • Hash索引
    • B+ Tree索引

    b-tree的优点：
    因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。

    分类：
    主键索引 PRIMARY KEY：它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。注意：一个表只能有一个主键。

    唯一索引 UNIQUE：唯一索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column);

    普通索引 INDEX：这是最基本的索引，它没有任何限制。可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);

    组合索引 INDEX：即一个索引包含多个列，多用于避免回表查询。可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1,column2, column3)

    全文索引 FULLTEXT：也称全文检索，是目前搜索引擎使用的一种关键技术。可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column)

    索引一经创建不能修改，如果要修改索引，只能删除重建。可以使用DROP INDEX index_name ON table_name;删除索引。

    创建原则：

    1. 适合索引的列是出现在where子句中的列
    2. 基数较小的类，索引效果较差，没有必要在此列建立索引
    3. 使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间；
    4. 不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。在修改表内容的时候，索引会进行更新甚至重构，索引列越多，这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
    5. 左前匹配：where子句中使用最频繁的一列放在最左边，因为MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候，如(key1,key2,key3)，相当于创建了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引。

    优化策略：

    1. 数据类型出现隐式转换的时候不会命中索引，特别是当列类型是字符串，一定要将字符常量值用引号引起来。
    2. 建立索引的列，不允许为null
    3. 更新十分频繁的字段上不宜建立索引：因为更新操作会变更B+树，重建索引。这个过程是十分消耗数据库性能的