1.1 *索引的优点*
大大提高系统查询效率
第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用查询优化器，提高系统的性能。
1.2 *索引的缺点*
创建索引和维护索引要耗费时间， 随着数据量而增加
占用物理内存，
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度
1.3 *什么样的字段适合创建索引*
经常用到的（搜索，排序，范围，连接，where）
1.4 *什么样的字段不适合创建索引:*
用到的概率很低
MySQL中的索引种
B-Tree索引，顾名思义，就是所有的索引节点都按照balance tree的数据结构来存储。B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
B-tree中，每个结点包含：
1、本结点所含关键字的个数；
2、指向父结点的指针；
3、关键字；
4、指向子结点的指针；
对于一棵m阶B-tree，每个结点至多可以拥有m个子结点。各结点的关键字和可以拥有的子结点数都有限制，规定m阶B-tree中，根结点至少有2个子结点，除非根结点为叶子节点，相应的，根结点中关键字的个数为1m-1；非根结点至少有[m/2]（[]，向上取整）个子结点，相应的，关键字个数为[m/2]-1m-1。
B-tree有以下特性：
1、关键字集合分布在整棵树中；
2、任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3、搜索有可能在非叶子结点结束；
4、其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
5、自动层次控制；
由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的至少利用率，其最低搜索性能为：
其中，M为设定的非叶子结点最多子树个数，N为关键字总数；
所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；
由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并。
1.1 *Full-text索引*
Full-text索引就是我们常说的全文索引，他的存储结构也是b-tree。主要是为了解决在我们需要用like查询的低效问题。只能解决’xxx%’的like查询。如：字段数据为ABCDE，索引建立为- A、AB、ABC、ABCD、ABCDE五个。
