什么是索引？
索引是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据。
对于查询概率比较高，经常作为where条件的字段设置索引。
索引具体采用的哪种数据结构？
常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树
B+ Tree和Hash索引比较起来有什么优缺点？
- 哈希索引适合等值查询，但是无法进行范围查询
- 哈希索引没办法利用索引完成排序
- 哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则
- 如果有大量重复键值的情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题
B+ Tree的叶子节点可以存哪些东西？
InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据，也有可能是主键的值
B+ Tree的叶子节点存储整行数据和主键的值有什么区别？
- 在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。
- 而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引。
聚簇索引和非聚簇索引在查询数据的时候有区别吗？
聚簇索引查询会更快
因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值，一般情况下查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询。
覆盖索引（covering index）
指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。
当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少I/O提高效率。
如，表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。
当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。
左前缀匹配？
在创建多列索引时，我们根据业务需求，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，这就是最左匹配原则。
MySQL 5.6中，对索引做了哪些优化？
MySQL 5.6引入了索引下推优化，默认开启，使用SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下：
people表中（zipcode，lastname，firstname）构成一个索引
SELECT * FROM people WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%' AND address LIKE '%Main Street%';
如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。
如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引，然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件，则根据该索引来定位对应的数据，如果不符合，则直接reject掉。有了索引下推优化，可以在有like条件查询的情况下，减少回表次数。
查询优化器
一条SQL语句的查询，可以有不同的执行方案，至于最终选择哪种方案，需要通过优化器进行选择，选择执行成本最低的方案。
在一条单表查询语句真正执行之前，MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案，对比之后找出成本最低的方案。
这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。优化过程大致如下：
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
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