1、应用软件；
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2、人工管理，文件系统，数据库系统；
3、数据库引擎；
4、代码脚本界面，图形用户界面
(GUI)；
5、LOWER；
6、唯一索引，聚集索引，非聚集索引；
CREATE
[UNIQUE]
INDEX
ON
(字段
[ASC|DESC]);
UNIQUE
--确保所有的索引列中的值都是可以区分的。
[ASC|DESC]
--在列上按指定排序创建索引。
(创建索引的准则：
1.如果表里有几百行记录则可以对其创建索引(表里的记录行数越多索引的效果就越明显)。
2.不要试图对表创建两个或三个以上的索引。
3.为频繁使用的行创建索引。
)
示例
create
index
i_1
on
emp(empno
asc);
二叉搜索树、N叉树
页分裂：B+树的插入可能会引起数据页的分裂，删除可能会引起数据页的合并，二者都是比较重的IO消耗，所以比较好的方式是顺序插入数据，这也是我们一般使用自增主键的原因之一。
页分裂逆过程：页合并，当删除数据后，相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并
主键索引：key：主键，value：数据页，存储每行数据
非主键索引：key：非主键索引，value：主键key，导致回表
最左匹配：优先将区分度高的列放到前面，这样可以高效索引，
最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配，范围查询(、、between、like)为什么？因为出现范围匹配后，后面的索引字段无法保证有序，局部有序失去，顺序失去则无法提高查询效率
SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b 1;
如何建立索引？
还是对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)!
索引组织表
索引用页存储：key【10】-point【6】，通过调整key大小，当页大小固定的情况下，通过调整key大小，使得N叉树变化；
如key 10, point 6则单个索引16字节，页大小为16k，则页面总共可以存储1024个索引，即N大小
覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列，例如主键
如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份证号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。
索引下推优化：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB
首先是看key的大小，另外是数据页的大小，如果需要改变N，则需要从这两个方面做改动；
一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引，对于使用覆盖索引的情况下，使用覆盖索引可以直接解决问题
MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则：
(1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
