1.为什么索引可以加快数据库的检索速度？
MySQL的基本的存储结构是页，行存储在页的User Record区域，各个数据页可以组成一个双向链表，而每个数据页中的行记录又可以组成一个单向链表。
select * from coupon_detail where user_id = "1231312313";如果user_id不是索引字段，那么MySQL会先遍历双向页链表，找到数据所在的页，再遍历页的单向链表，找到user_id为1231312313的数据行；
如果user_id是索引字段，那可以利用B+树（主流索引结构，时间复杂度O（lgn））快速找到数据所在的页，再在页中快速找到对应的数据行，这就是索引的查询速度很快的原因。
2.为什么索引会降低插入、删除、修改的速度？
由于主流索引是B+树，而B+树是一种平衡树，如果对树进行增删改的话，会破坏树的结构，要维持树的平衡，必须做左旋/右旋来使B+树重新处于平衡状态，这些平衡开销会降低索引处理增删改任务的速度。
3.什么是B+树索引？什么是Hash索引？主流的索引是什么？InnoDB都支持什么索引？
B+树索引只有叶子节点存储的是数据，其他节点存储的都是下一次节点的索引。
Hash索引就是讲键值转换成哈希值，查询时，只需要哈希算法就可定位数据的位置。
主流的索引的B+树索引，因为哈希索引不支持范围查询；主键值重复时，会发生碰撞；不支持最左侧匹配，没法利用哈希索引排序，即使用order by对结果排序。
InnoDB同时支持B+树索引和Hash索引。
4.什么是索引的最左侧匹配原则？
最左侧匹配是针对联合索引的，在多个key组成的联合索引中，索引只能用于查找key是否存在（相等），遇到范围查询（>、<、 between 、like）就不能进一步匹配了，后续的查询退化为遍历链表。
例如有联合索引(user_id,user_level ,use_status)
select * from coupon_detail where user_id = "1231312313" and user_level > 3 and use_status = 1;这次查询会命中user_id和use_status，但是user_level使用的是范围查询，联合索引匹配到user_level 就结束了，后续的use_status = 1就只能遍历数据页的链表了。
