Q1:數據庫有哪些索引？優缺點是什么？
1.B樹索引：大多數數據庫采用的索引（innoDB采用的是b+樹）。能夠加快訪問數據的速度，尤其是范圍數據的查找非常快。缺點是只能從索引的最左列開始查找，也不能跳過索引中的列，如果查詢中有某個列用到了范圍查詢，則右邊所有列都無法使用索引優化查找。
2.哈希索引：基于哈希表實現。在MySQL中，只有Memory引擎顯式的支持哈希搜索。哈希查找的速度非常快，但哈希索引只包含哈希值和行指針，不存儲字段值，所以不能用索引中的值來避免讀取行，也不能進行排序。由于哈希索引使用的是索引列的全部內容來計算哈希值的，所以不支持部分所有列匹配查找。哈希只支持等值比較，不支持任何范圍查詢。一旦哈希沖突很多的話，維護成本非常高。innoDB支持“自適應哈希索引”（adaptive hash index)。
3.全文索引：全文索引是一種特殊類型的索引，它查找的是文本中的關鍵字，而不是比較索引的值。最初只能在MyISAM上使用，5.6.24以后innoDB也支持了全文索引。全文索引的查詢要使用Match....against，在相同的列上同時創建全文搜索和基于值的B-Tree索引不會有沖突。
4.空間數據索引（R-tree索引），MyISAM支持R樹索引，好處是無需前綴查詢，會從所有緯度來索引數據，可以用作地理數據的存儲；缺點是必須使用MySQL的GIS相關函數如MBRCONTAINS( )等來維護數據，但由于MySQL中的GIS并不完善，因此大多數人不會使用這個特性。
Q2：為什么不實用二叉查找樹或者紅黑樹作為數據庫索引。
二叉樹在處理海量數據時，樹的高度太高，雖然索引效率很高，達到logN，但會進行大量磁盤io，得不償失。而且刪除或者插入數據可能導致數據結構改變變成鏈表，需要增進平衡算法。而紅黑樹，插入刪除元素的時候會進行頻繁的變色和旋轉（左旋，右旋），很浪費時間。但是當數據量很小的時候，完全可以放入紅黑樹中，此時紅黑樹的時間復雜性比b樹低。因此，綜上考慮，數據庫最后選擇了b樹作為索引。
Q3:B tree和B+ tree應用場景：
1.B樹常用于文件系統，和少部分數據庫索引，比如mongoDB。
2.B+樹主要用于mysql數據庫索引。
Q4:B+ tree對比B tree的優點
B樹的每個節點除了存儲指向 子節點的索引外，還要存儲data域，因此單一節點指向子節點的索引并不是很多，樹的高度較高，磁盤io次數較多。B+樹的高度更低，且所有data都存儲在葉子節點，葉子節點都處于同一層，因此查詢性能穩定，便于范圍查找。
Q5:多列排序時使用索引的坑
A key_part specification can end with ASC or DESC. These keywords are permitted for future extensions for specifying ascending or descending index value storage. Currently, they are parsed but ignored; index values are always stored in ascending order.
根據Mysql文檔的說明，創建索引的時候，可以加上asc或者desc，例如：add index idx(a asc,b desc).但是實際Mysql是會忽略的（好坑。。。）好像8.0版本之后支持desc了。
這會有什么影響呢？
假如有列test1和test2，都是int類型。
我們創建索引``idx1(test1,test2)，
假如我們要按test1和test2排序，例如SQL
|
1
|
explain select * from table order by test1 ,test2 limit 1; |
可以使用索引的排序：
- order by test1
- order by test1 desc
- order by test1,test2
- order by test1 desc,test2 desc
不可以使用索引的排序：
- order by test1,test2,desc
- order by test1 desc,test2
因為索引不支持desc，所以多列的索引是按全部列的升序存儲的。所以只排序一列，全部列升序，全部列降序，都能用索引。但是第一列用升序，第二列用降序，或者第一列降序，第二列用升級，都不能使用索引。
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