01.在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢？ ：对于查询概率比较高，经常作为where条件的字段设置索引。
02.做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢？
1.为什么要用索引？当一个表中有上千万条数据，如果按名字一行一行去匹配查找，全表扫描，效率会很慢。这时候就需要用索引，相当于给表加了目标和标题，可以缩小查找范围和加快查找速度。
索引是一种数据结构。一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree和Hash索引）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。
3.Hash索引的优缺点? 优点：哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针位置。查新name=“jes”这样的sql效率很快，等值查询的场景更快。
缺点：1.哈希表是无顺的数据结构，假如你想要找出所有小于40岁的员工 就不能用哈希索引。
2.哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。
4.B-Tree索引是怎么提升性能？ ：假设我们在 Employee_Name这一列上创建一个B-Tree索引。这意味着当我们用之前的SQL查找姓名是‘Jesus’的雇员时，不需要再扫描全表。而是用索引查找去查找名字为‘Jesus’的雇员，因为索引已经按照按字母或者数字顺序排序。索引已经排序意 味着查询一个名字会快很多，因为名字少字母为‘J’的员工都是排列在一起的。另外重要的一点是，索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。
5.使用数据库索引会有什么代价？ ：缺点呢？其一，索引会占用空间 - 你的表越大，索引占用的空间越大。其二，性能损失（主要值更新操作），当你在表中添加、删除或者更新行数据的时候， 在索引中也会有相同的操作。记住：建立在某列（或多列）索引需要保存该列 最新的数据。基本原则是只如果表中某列在查询过程中使用的非常频繁，那就在该列上创建索引。
6.B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗？ ：InnoDB的B+ Tree可能存储的是整行数据，也有可能是主键的值。
7.整行数据，也有可能是主键的值区别？
8.为什么聚簇索引查询会更快？ ：因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询（通常称为回表）。而且，非主键索引不一定会查询多次，通过覆盖索引
9.覆盖索引（covering index）指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。
10.MySQL 5.6新加了什么优化？：引入了索引下推优化，默认开启。 2.在people表中（zipcode，lastname，firstname）构成一个索：SELECT * FROM people WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%' AND address LIKE '%Main Street%';
如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。 如使 用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引，然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件，则根据该索引来定位对应的数据，如果不符合，则直接reject掉。 有了索引下推优化，可以在有like条件查询的情况下，减少回表次数。
11.怎么查看索引是否生效？ ：通过explain查看sql语句的执行计划，通过执行计划来分析索引使用情况。
12.什么情况下会发生明明创建了索引，但是执行的时候并没有通过索引呢？ ：