索引可以理解為字典的音序表一樣，可以根據它來查詢匹配的資料項。
實際上索引是一種對資料表的一列或多列字段進行排序的資料結構，常見的索引資料結構就是b+樹（什麼是b+樹?）。
索引主要是啟提高資料查詢的效率，幫助我們快速的在大量資料中定位到我們要找的資料。
簡單的例子：下面這張表有4個字段，主鍵id、會員id、優惠券模板id、優惠券code,整張表大概有72萬條左右的資料，大體資料分布: 乙個優惠券模板id對應100到10000條優惠券code，優惠券id對應的code是順序分布的（這種資料的分布結構可以減少磁碟操作的耗時）。
idmember_id
coupon_template_id
ticket_code
1100000008
18049b9k
2100000008
19059g9k
3100000001
22059g8d
4000000010
30078g8d
5100000012
80078g6d
現在表中只有乙個主鍵id,別的沒有建索引：
select ticket.ticket_codefrom mkt_coupon_deliver_task_ticket ticket where ticket.coupon_template_id = #
查出100條code耗時：0.354秒
給coupon_template_id欄位建乙個普通索引：
查出100條code耗時：0.057秒
簡單來說，通過索引我們能減少所需要的掃瞄的資料條數，減少耗時。
新增索引：
刪除索引：
索引還可以分為：唯一索引、普通索引、全文索引。一般命名規則就是唯一加上'uk'、普通加上'idx'來做索引的命名開頭。
乙個索引如果包含多個字段，叫做組合索引，組合索引生效根據最左字首原則。
現在的程度感覺還講不清楚，留後面補充...
回表：當我們的sql使用到索引的時候，會先根據索引字段查詢出索引樹滿足條件的葉子節點(索引樹(非主鍵)的葉子節點包含索引欄位和主鍵id),查詢到目標資料的id後，還需要去主鍵id的索引樹(索引樹(主鍵)的葉子節點包含一行的所有資料)，獲取select後面的其餘字段。
索引覆蓋：
索引覆蓋是不會有回表這個操作，當你要select的字段都在索引樹能找到的時候，是不必再回到主鍵索引樹查詢其他欄位的，根據這個特性，可以適當的建立組合索引。
空間的占用增加：索引樹的資料結構肯定要花費多餘的空間來進行儲存。
刪除、修改操作的耗時增加：索引雖然大大減少了查詢的耗時，但是修改等操作要同時修改索引樹，會增加耗時。
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