1、数据库中最常见的慢查询优化方式是什么？

    加索引

2、为什么加索引能优化慢查询？

    索引其实是一个数据结构，B+树。

B+树

一个m阶的B+树具有如下几个特征：

    1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。

B+树的优势：

1.单一节点存储更多的元素，使得查询的IO次数更少。
2.所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。
3.3.所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。

3、你知道哪些数据结构可以提高查询速度？

    哈希表、完全平衡二叉树、B+树。

4、那这些数据结构既然都能优化查询速度，mysql为何选择用B+树？

    一个节点里面可以存多个元素：磁盘IO元素有冗余+叶子节点之间有指针：范围查找B+树的优势（见上面）

5、为什么一个节点为1页（16K）就够了？

    假如有个高度为2的B+树：result = 叶子节点数 * 一个叶子节点里能存放的数据条数叶子节点数 = 根节点的指针数 = {索引值+ 指针}组合数 = 索引值个数假设一行数据的大小-=1KB（合理的值）一个叶子节点能够存放的数据条数？16KB / 1KB = 16条索引值个数？16KB / {int类型索引值8B + 指针6B}  (14B) = 16KB / 14B = 1170result = 1170*16=18720B+树高度为2 ： 1170*16=18720B+树高度为3：  1170 * 1170 * 16 = 21902400

6、mysql两种存储引擎下的B+树使用
InnoDB中的B+树：
InnoDB种主键索引的叶子节点的数据区域存储的是数据记录，辅助索引存储的是主键值：

辅助索引：

MyISAM中的B+树：

    MYISAM中叶子节点的数据区域存储的是数据记录的地址。

7、B+树 VS B树：

B+树的非叶子节点不存储数据，只有叶子节点才存储数据；
而B树的非叶子节点和叶子节点都会存储数据，会导致非叶子节点存储的索引值
会更少，树的高度相对会比B+树高，平均的I/O效率会比较低，所以使用B+树作
为索引的数据结构。
再加上B+树的叶子节点之间会有指针相连，也方便进行范围查找。

8、InnoDB总结：

InnoDB中的主键索引和实际数据是绑定在一起的，也就是说InnoDB的一个表一
定要有索引，如果一个表没有手动建立主键索引，InnnoDB会查看有内有唯一索
引，如果有则选用唯一索引作为主键索引，如果连唯一索引也没有，则会默认建
立一个隐藏的主键索引（用户不可见）。另外，InnoDB的主键索引要比MyISAM的主键索引查询效率要高（少一次磁盘IO），并且比辅助索引也要高很多。所以，我们在使用InnoDB作为存储引擎时，我们最好：1、手动创建主键索引2、尽量利用主键索引查询

9、到底什么是索引？

    大学老师定义：索引就像是输的目录。mysql官网定义：indexes  are used to find rows with specific column values quickly.简单理解：索引是一种优化查询的数据结构。

10、 MySQL总结：

    B+树可以更好的结合磁盘IO原理，提高查询效率。Innodb一定要有主键，没有主键以唯一索引为主键，否则会建立一个隐藏主键Innodb的数据是和主键索引存在一起的（数据在叶子节点中，MyISAM的叶子结点数据区域存储的是数据地址）建立索引时要考虑已有索引，一个sql语句只会选择花费最低的一个索引执行索引是一种有序的数据结构（B+树），一个节点可以存多个有序的元素，所以要利用好最左前缀原则。

11、MySQL索引的本质

     索引是一种有序的数据结构

12、mysql索引的底层原理

    B+树实现，具体见上面描述。PS:一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。