索引的意义在于提高数据的查询速度，就好像书的目录，通过目录我们可以知道什么内容
在第几页从而直接翻到对应的页码上，而不用一页一页的翻找。
索引的模型
第一种，hash表，通过key的计算得到hashcode从而直接定位到value的位置，不过由于
hash冲突的缘故，hash值相同而value不同的键值对会定位在同一个slot上，并以链表的
形式储存，并且hash表是无序的，所以范围查询的时候比较慢
第二种，有序数组，相对于hash表的缺点，有序数组的的范围查询表现是优秀的，由于是
有序的，通过二分查找能快速定位到目标值，如果是范围查询，往两边顺序遍历即可，但是
有序数组对于数据的增删则效率较低，插入删除一个数据，需要移动后续的所有数据。
第三种，平衡二叉树，特点是每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子，使其
的查询及更新的时间复杂度皆是0(logn)
mysql N叉树
如果树只有二叉，那么随着数据的增多，树的高度会变得很高，不利于在索引在磁盘的存储，
根据磁盘页的大小和单个索引和索引对应数据的大小，决定mysql索引N叉树具体是多少，假如N是1000，
那么只需4层即能存储1000的3次方的数据，根节点是在内存中，所以最多只需要3次的访问
磁盘便能查到所有数据
索引的维护
B+树为了维持索引的有序性，当有数据增加删除时，便可能会发生数据的挪动，如果此时
由于数据的添加或者删除，而索引所在的页达到存储临界点，那么便会发生页的分裂和页的
合并，影响性能之外，还降低了空间的利用率，所以我们一般都尽量保存主键索引的单调
递增性质，不管是一级索引还是二级索引，叶子节点上放的都是索引字段的数据，所以选择
作为索引的数据，自然越小越好，从而使一页中能存储更多的索引，从而减少页的加载
提升查询效率。
覆盖索引
覆盖索引指的是，我们在二级索引上面找到记录后，因为二级索引上面只有id和索引字段的
数据，如果我们还需要其他字段的信息就必须得去主键索引那棵树上查找，所以我们可以
根据我们所需的字段去建立索引，就无需回表去查询其他数据,同时也需注意索引维护的
成本。
最左前缀原则
本质上，一个联合索引，假设abc，是转成二进制字节数组的，按照abc的顺序逐个从
左往右排好序，所以说来查询一个值，必然你这个值得先把a用了才能用到b，b用了才
能用到c，所以说是最左原则，举个例子，一个联合索引：名字 年龄，你这时候拿名字
来查，那么这个联合索引你就能命中，你拿年龄来查，显然对于名字在前年龄在后的二进制
数组而言，没法查。
索引下推
这是mysql5.6开始引进的优化，用上述的名字年龄来说，你想查询名字是张三的然后年龄
得满足小于18岁的，mysql5.6之前的查询过程是酱紫的：根据名字查到第一个张三之后，
拿主键id去主键索引那颗树上查是不是小于18岁，然后再拿第二个张三的记录去主键索引
树上查以此类推，索引下推就是，我们在查到第一个张三的时候，顺便看一下他的年龄
是不是小于18，如果不是，直接剔除不回表了，满足小于18才会去回表，所以索引下推
能减少查询的回表次数从而提升查询效率
