今日分享开始啦，请大家多多指教~
mysql索引结构：
mysql索引使用B+tree，为什么使用B+tree呢，首先，使用索引是为了加快查找的速度，B+tree的查找时间复杂度为log(n).那为什么不用o(1)的hashMap呢。mysql是有使用hashMap结构的hash索引的，但大部分情况下，我们使用的索引并不是hash索引，主要是hash索引这种结果在处理!=,，这种范围查询时，需要全表扫描，时间复杂度为o(n)。
为什么不使用Btree？BTree和B+Tree的区别是，B+Tree的非叶子结点只保存索引，不保存数据，这样一个节点保存的数据更多，树的高度更低，在读取索引时，可以省IO(其实，这里降低树高度基本没啥用，因为往往我们的Tree的每个节点的度都很大，BTree和B+Tree高度基本差不多)。
另一个主要的作用是，由于数据节点都在叶子结点上，而每个叶子结点又使用双向链表链接，这样，在处理范围查询时，只需要查定一个下界，然后在叶子结点上遍历即可，且天然有序。
主键索引和二级索引
以Innodb为例：主键索引是和数据文件放在一块的，即数据文件在叶子结点上。对于主键索引，找到了主键索引，主键索引对应的value即为数据row。而非主键索引被称为二级索引的原因是，非主键索引的value存放的是主键的值，我们在使用非主键索引查找时，需要先根据索引找到主键，然后根据主键去找数据row。
根据主键再去找数据row的过程称为回表。因为对于这样的索引，不直接和数据关联，所以称为二级索引。对于二级索引，如果我们查找的列，已经全部在索引列里了，这时候就不需要回表了，这种索引成为覆盖(covered)索引。
主键索引也叫聚簇索引，二级索引也叫非聚簇索引。
explain索引优化
当我们想对一个sql语句进行优化时，可以用explain查看当前sql的执行计划。对于explain的输出，几个重要的如下。
Type：
const：用主键匹配eq_ref:两个表join的时候，join的key是两个表的主键。这时候，对于前一个表的每一行，后一张表只需要扫描一行Onerowisreadfromthistableforeach