索引原理（B,B-,B+,红黑树）
① 非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据。然而， 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据， 这种方法 称之为「覆盖索引」查询， 也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。
② B树（二叉搜索树）：如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销；最差情况是B树等同于线性的了，所以要尽量保持平衡，即“平衡二叉树”。
③ B-树：不是二叉。B-树的性能总是等价于二分查找
④ B+树（Innodb索引）：B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树。B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找
⑤ 红黑树：红黑树（Red-Black Tree）是二叉搜索树（Binary Search Tree）的一种改进。二叉搜索树在最坏的情况下可能会变成一个链表（当所有节点按从小到大的顺序依次插入后）。而红黑树在每一次插入或删除节点之后都会花O（log N）的时间来对树的结构作修改，以保持树的平衡。也就是说，红黑树的查找方法与二叉搜索树完全一样；插入和删除节点的的方法前半部分节与二叉搜索树完全一样，而后半部分添加了一些修改树的结构的操作。
红黑树的每个节点上的属性除了有一个key、3个指针：parent、lchild、rchild以外，还多了一个属性：color。它只能是两种颜色：红或黑。而红黑树除了具有二叉搜索树的所有性质之外，还具有以下4点性质：
1. 根节点是黑色的。
2. 空节点是黑色的（红黑树中，根节点的parent以及所有叶节点lchild、rchild都不指向NULL，而是指向一个定义好的空节点）。
3. 红色节点的父、左子、右子节点都是黑色。
4. 在任何一棵子树中，每一条从根节点向下走到空节点的路径上包含的黑色节点数量都相同。
什么是回表，如何避免回表，什么是索引覆盖？
使用联合索引，将查询中的where 所有条件创建联合索引可避免回表，实现索引覆盖，效率更高。
不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。
因此，基于最左前缀原则，我们在定义联合索引的时候，考虑如何安排索引内的字段顺序就至关重要了！评估的标准就是索引的复用能力，比如，当已经有了(a,b)字段的索引，一般就不需要再单独在a上建立索引了。
如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时，判断是否可以进行where条件过滤，也就是说提前执行where的部分过滤操作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。
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