1、什么是索引？
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
索引本身也很大，一般以索引文件的形式存在磁盘上。
2、说一下索引有哪些优势有哪些劣势？
优势：
1、提高数据的查询效率，降低了数据库的 IO 成本；
2、通过索引列对数据进行排序，可以大大降低排序的成本，即降低了 CPU 的消耗。
劣势：
1、实际上索引也是一张表，该表中保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的；
2、虽然索引大大提高了查询效率，但同时也降低了更新表的速度，如对表进行 insert，update，delete。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。每次更新或添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
3、介绍一下索引的数据结构？
索引是在 MySQL 的引擎层中实现的，所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。
MySQL 目前提供了以下四种结构的索引：
1、BTREE 索引：最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
2、HASH 索引（了解）：只有 Memory 引擎支持，适用场景简单。
3、R-TREE 索引（了解）：即空间索引，是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型。
4、Full-text 索引（了解）：即全文索引，也是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于全文检索，InnoDB 从 MySQL5.6 开始支持全文检索。
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都指的是 B+树索引。其中 InnoDB 引擎，默认使用的就是 B+树结构的索引。
4、BTREE 索引的检索原理
初始化简介：
一颗 B+树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色）和指针（黄色）；
如：磁盘块 1 包含数据项 17 和 35，包含指针 P1，P2，P3；
P1 表示小于 17 的磁盘块，P2 表示在 17 和 35 之间的磁盘块，P3 表示大于 35 的磁盘块；
真实的数据只存在于叶子节点，即：3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99；
非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如：17、35 并不真实存在于数据表中。
查找过程：
如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块 1 由磁盘加载到内存，此时发生一次 IO，在内存中用二分查找确定 29 在 17 和 35 之间，锁定磁盘块 1 的 P2 指针；
通过磁盘块 1 的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 3 由磁盘加载到内存，发生第二次 IO，29 在 26 和 30 之间，锁定磁盘块 3 的 P2 指针；
通过磁盘块 3 的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 8 由磁盘加载到内存，发生第三次 IO，同时内存中做二分查找找到 29，结束查询，共计 3 次 IO。
总结：
真实的情况是，3 层的 B+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要 3 次 IO，性能提高将是巨大的；
如果没有索引，每个数据项都要发生一次 IO，那么总共需要百万次的 IO，成本非常高。
5、索引分为哪些类型？
单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
复合索引：即一个索引包含多个列。
6、索引的基本语法？
1、创建索引：
方式 1：
create [UNIQUE] index 索引名 on 表名(字段名…)；
示例：create [UNIQUE] index idx_city_name on city(city_name);
方式 2：
alter table 表名 add index 索引名(字段名…)
示例：alter table city add index idx_city_name(city_name);
2、查看索引：
show index from 表名；
示例：show index from city；
3、删除索引：
drop index 索引名 on 表名；
示例：drop index idx_city_name on city；
7、哪些情况需要创建索引？
1、主键自动建立唯一索引
2、频繁作为查询条件的字段应创建索引
3、查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
4、查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
5、查询中统计或分组字段
8、哪些情况不需要创建索引？
1、数据量太少
2、经常做增删改频繁操作的的字段
3、数据重复且分布平均的表字段
解释：假如一个表有 10 万记录，有一个字段只有 true 和 false 两种值，且每个值的分布概率大约为 50%，那么这个对该字段建索引不会提高查询效率；
索引的选择性：索引列中不同的值的数目/表记录数
如果一个表中有 2000 条数据，索引列有 1980 个不同的值，那么这个索引的选择性就是 1980/2000=0.99，选择性越接近 1，索引的效率越高。
4、where 条件里用不到的字段
