0. 谈一下你对索引的理解

首先。MySQL里面存的一些索引，索引的数据结构是通过B+树或者哈希表生成的。

存储引擎：
对于不同类型的索引，是与存储引擎相关的，如果你使用的是Myisam或者Innodb这样的存储引擎，那对应的数据类型就是B+树；如多使用的Memory这种存储引擎，那所使用的数据结构就是哈希表。不同的存储引擎表示的是不同的数据在磁盘上的组织形式。

为什么InnoDB和Myisam要使用B+树呢？
首先，我们得清楚，索引里面存储得是什么。一般情况下，索引里面存储的是Key，通过key去找到对应的value。对于这种key-value形式的数据，我们可以采用的数据结构有很多选择，比如：哈希表、二叉树、AVL树、B+树。

不管使用什么形式的二叉树，它最终都会导致树高度的增高，这就会使io的次数增多，使得整体的io访问的效率降低。而不使用哈希表是因为它不支持范围查找。

选择B+树这样的数据结构之后，他就会尽多的在一个数据节点里面存储数据，让树的高度变低，从而减少io的次数，提高数据访问的效率。

索引分类：
在MySQL里面有主键索引、唯一性索引、普通索引、组合索引、全文索引等各种索引。在日常的开发中，最常用到的可能就是主键索引和组合索引，在使用这两种索引的时候，会存在一系列问题，比如：回表、覆盖索引、最左匹配、索引下推。

在执行SQL语句的时候，可以通过索引的一些点来进行优化，提高我们对于数据的访问效率。

1. MySQL索引原理和数据结构能介绍一下吗

MySQL的索引底层使用B+树来进行数据的存储。
使用B+树的优点：

1. B+树是一个多叉搜索树，可以进行数据的查找操作
2. B+树的非叶子节点只存储Key值，这样就可以在一个数据节点里面存储更多的数据，从而降低树的高度，减少IO访问的次数，从而提高数据查询的效率。
3. B+树的叶子节点存储数据的详细信息，每个数据在叶子节点上都有体现，并且这些叶子节点用链表的形式连接起来，从而支持范围查找。

2. B+树和B树的区别

我们先来看看两种数据结构的数据存储模型图：

下面来总结一下两者的区别：

1. B树的键值分布在整个树中；而B+只在叶子节点存储键值，非叶子节点只存储Key值
2. B+树的叶子节点是以链表的形式进行存储，可以支持范围查询；而B树不行
3. B+树的数据节点中只存储Key，而B树的数据节点中还存储data，这就意味着B+树单次磁盘 IO 的信息量大于B树，从这点来看B+树相对B-树磁盘 IO 次数少

3. MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别

想要理解聚簇索引和非聚簇索引的区别，那我们先来理解一下下面的这些东西：

对于InnoDB存储引擎，在插入数据的时候，数据必须和索引绑定到一起，索引可以是主键，可以是唯一性键，也可以是6字节的rowid。

在一个表中，可能有多个索引，但是数据只能有一份，不会造成文件的冗余。当数据跟某一个索引列绑定到一起的时候，其他的索引列应该如何检索数据呢？

方法是：将 已经跟数据绑定的索引列的值 放到其他索引的叶子节点。

id为主键时，用主键建立的索引结构：

而id为主键时，以name建立的索引：

1. InnoDB是通过B+树结构对主键创建索引，然后叶子节点存储记录，如果没有主键，就用唯一性键创建索引，如果没有唯一性键，就用6字节的row_id来作为主键创建索引。
2. 如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点存储的就是该记录的主键，然后再通过主键索引来找到对应的记录，这就做回表。

理解了上面这些，再来谈谈聚簇索引和非聚簇索引：

聚簇索引：索引跟数据放到一起，比如上面的 id
非聚簇索引：索引跟数据没有直接放到一起，需要通过回表才能查询到数据，比如上面的name

还有一个小知识：

1. 在InnoDB存储引擎当中，既存在聚簇索引，也存在非聚簇索引。
2. 在myisam存储引擎当中，只存在非聚簇索引，根本原因是：myisam存储引擎索引列单独是一个文件

4. 使用MySQL索引都有什么原则

4.1 回表

从某一个索引的叶子节点拿到聚簇索引的id值，然后再根据id值去聚簇索引里面找到对应的全量信息。设计回表查询的效率不高，一次回表使io次数翻倍，要尽量减少回表。

假设有一个表：id，name，age，gender四个列，id为主键，name为普通索引

当执行 select * from table where name = "zhangsan"时，它得先在name索引中找到主键id的值，然后再去id索引中查询全列信息。

4.2 索引覆盖

从索引的叶子节点中，能获取全量查询列的过程就叫做覆盖索引，覆盖索引不需要再回表。

假设有一个表：id，name，age，gender四个列，id为主键，name为普通索引

当执行 select id，name from table where name = "zhangsan"时，再name索引中，可以查到id，也可以查到name，此时就不需要再进行回表。

4.3 最左匹配

对于组合索引，要遵循最左匹配原则，即：索引的匹配顺序必须是从左向右。

假设有一个表：id，name，age，gender四个列，id为主键，name和age为组合索引

当执行如下语句的时候，那些能用到组合索引？

select * from table where name="zhangsan" and age=10;
select * from table where name="zhangsan";
select * from table where age=10;
select * from table where age=10 and name="zhangsan";

答案是：1，2，4可以使用组合索引。原因如下：

第1个是标准的顺序，没问题
第2个是查询name，符合最左匹配，也没问题
第3个把name跳过了，不符合组合索引的要求
第4个是mysql索引优化器对索引的顺序进行了调整，因为age和name的顺序对查询结果没有影响。

4.4 索引下推

MySQL的组成部门：

当执行 select * from table where name=“zhangsan” and age=10 时

1. 在没有索引下推之前：先根据name去存储引擎拿到全量的数据，在将数据读取到server层，然后server层再根据age进行筛选，将最终结果返回给客户端
2. 有了索引下推之后：直接根据name和age去存储引擎拿到全量数据，然后将最终结果返回给客户端

5. 不同的存储引擎是如何进行数据的存储的

在InnoDB中：

frm存储表结构相关的东西
ibd存储的是实际的数据

在Myisam中：

frm存储表结构相关东西
MYD存储数据
MYI存储索引

两者数据的存储的区别：在InnoDB中，数据和索引存储在一起，而在myisam当中，数据和索引分开存储，这也便是myisqm只有非聚簇索引的原因。

6. MySQL组合索引的结构是怎样的

和普通索引就一个区别：key值多为多个，即（key,key）——>value.

7. MySQL索引是如何进行优化的

待沉淀。