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1 为什么要使用索引？
索引就像书籍的目录，当我们要查找要看的内容的时候，先从目录开始，找到内容对应的页数，再翻到相应的页去查看就可以了，这样通过目录去查找的方式比我们一页一页去查找效率高出很多，所以索引的核心就是加快SQL的查询。
如果表中的数据量非常大，那么一个SQL查询花费的时间是非常长的，那么此时应用索引来提升查询的效率就是非常有必要的。
同时由于索引也是需要存储成索引文件的，因此对索引的使用会涉及大量的磁盘I/O操作，如果索引创建过多，使用不当，那么在SQL查询的时候就会进行大量的磁盘I/O操作，这样反而降低了查询的效率。因此，对索引的执行过程和实现原理进行进一步的理解就显得特别重要。
2 索引的分类
首先，索引是创建在表中的字段上的，是对数据库表中的一列或者多列进行排序的结果。
按照索引字段可以将索引分为以下几类：
- 普通索引：没有任何限制条件，可以给任何类型的字段创建索引
- 唯一性索引：使用UNIQUE修饰的字段，值唯一，主键索引就是一种唯一性索引
- 主键索引：使用PRIMARY KEY修饰的字段，存储引擎会自动为其创建索引
- 单列索引：在一个字段上创建索引
- 多列索引：在多个字段上创建索引
- 全文索引：使用FULLTEXT参数可以设置全文索引，仅支持CHAR,VARCHAR和TEXT类型，只有MyISAM引擎支持
在数据库中，如果表中设立了主键，那么会有一个存储引擎自动创建的索引叫做主键索引，其他由我们自己常见的索引叫做辅助索引。
3 索引的创建和删除
索引的创建有两种方式，一种是在创建表的时候指定索引字段，另一种是在已经创建的表上添加索引：
在创建表的时候指定索引：
CREATE TABLE index1(id INT,
name VARCHAR(20),
sex ENUM('male', 'female'),
INDEX(id));
上述为字段id添加了索引。
在已经创建的表上添加索引：
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 索引名
ON 表名 （属性名 [ASC | DESC]);
- UNIQUE:可选。表示索引为唯一性索引。
- FULLTEXT:可选。表示索引为全文索引。
- SPATIAL:可选。表示索引为空间索引。
- ASC:可选。表示升序排列。
- DESC:可选。表示降序排列。
索引的删除非常简单，如下：
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
4 索引的执行过程
首先我们创建一张表，格式如下（没有辅助索引):
然后向表中插入一些数据，如下：
如果我们要查看名字为liu的同学的成绩，那么sql语句的执行计划如下，用到关键explain。
上图中rows为4表示一共查询了四行数据，就是将整个表都查询了一遍。那么如果这个表中有成千上万条数据，那么为了查询一条数据，就要搜索成千上万次，效率低下。
接下来我们为student表中的字段name添加索引，然后再来看sql语句的执行计划：
可以看到sql语句的执行计划里面rows为1，表明这次查询liu同学的信息，查询一次就查询到了。
5 索引的底层实现原理
MySQL支持两种索引，一种的B-树索引，一种是哈希索引，大家知道，B-树和哈希表在数据查询时的效率是非常高的。
这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎，基于B-树（但实际上MySQL采用的是B+树结构）的索引结构。B-树是一种m阶平衡树，叶子节点都在同一层，由于每一个节点存储的数据量比较大，索引整个树的层数是非常低的，基本上不超过三层。
由于磁盘的读取是按block块操作的（内存是按page页面操作的），因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致，这样一个B-树节点，就可以通过一次磁盘I/O把一个磁盘块的数据全部存储下来，所以当使用B-树存储索引的时候，磁盘I/O的操作次数是最少的（MySQL的读写效率，主要集中在磁盘I/O上）。
那么MySQL最终为什么要采用B+树存储索引结构呢，那么看看B-树和B+树在存储结构上有什么不同？
- B-树的每一个节点，存了关键字和对应的数据地址，而B+树的非叶子节点只存关键字，不存数据地址。因此B+树的每一个非叶子节点存储的关键字是远远多于B-树的，B+树的叶子节点存放关键字和数据，因此，从树的高度上来说，B+树的高度要小于B-树，使用的磁盘I/O次数少，因此查询会更快一些。
- B-树由于每个节点都存储关键字和数据地址，因此离根节点进的数据，查询的就快，离根节点远的数据，查询的就慢；B+树所有的数据都存在叶子节点上，因此在B+树上搜索关键字，找到对应数据的时间是比较平均的，没有快慢之分。
- 在B-树上如果做区间查找，遍历的节点是非常多的；B+树所有叶子节点被连接成了有序链表结构，因此做整表遍历和区间查找是非常容易的。
哈希索引当然是由哈希表实现的，哈希表对数据并不排序，因此不适合做区间查找，效率非常低，需要搜索整个哈希表结构。
B-树的结构图如下：
B+树的结构图如下：
从上面的两个图，请验证前面给出的MySQL最终采用了B+树存储索引的结论。请仔细理解索引的底层实现原理（B+树），这个是面试经常会问到的问题！
6 主键索引，辅助索引，聚集索引，非聚集索引
我们主要学习一下MySQL两个重要的存储引擎，MyISAM和InnoDB存储引擎的索引结构。
6.1 MyISAM存储引擎-主键索引
MyISAM引擎使用B+树作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM主键索引的原理图：
6.2 MyISAM存储引擎-辅助索引
在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复，如果给其它字段创建辅助索引，结构图如下：
根据上面两张图，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
可以看到，MyISAM存储引擎，索引结构叶子节点存储关键字和数据地址，也就是说索引关键字和数据没有在一起存放，体现在磁盘上，就是索引在一个文件存储，数据在另一个文件存储，例如一个user表，会在磁盘上存储三个文件 user.frm（表结构文件） user.MYD（表的数据文件） user.MYI（表的索引文件）。
MyISAM的索引方式也叫做非聚集索引，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分！
6.3 InnoDB存储引擎-主键索引
InnoDB存储引擎的主键索引，叶子节点中，索引关键字和数据是在一起存放的，如图：
可以看到，索引关键字和数据在叶节点上，在一起存储。
6.4 InnoDB存储引擎-辅助索引
InnoDB的辅助索引，叶子节点上存放的是索引关键字和对应的主键，如图：
辅助索引的B+树，先根据关键字找到对应的主键，再去主键索引树上找到对应的行记录数据。
从索引树上可以看到，InnoDB的索引关键字和数据都是在一起存放的，体现在磁盘存储上，例如创建一个user表，在磁盘上只存储两种文件，user.frm（存储表的结构），user.ibd（存储索引和数据）。
InnoDB的索引树叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
7 索引的相关问题
7.1 索引的设计原则
从前面的内容可以看到，索引固然很好，但是给表创建过多的索引，效率反而会降低，因此在给表设计索引的时候，需要遵循以下的设计原则：
1.给区分度高的字段创建索引
2.给经常需要排序，分组和多表联合操作的字段创建索引
3.给常作为查询条件的字段创建索引
4.索引的数目不宜过多
5.使用数据量少的索引（如前缀索引，主要针对字符串类型，字符串类型尽量创建前缀索引）
6.对于多列索引，优先指定最左边的列集
7.删除不再使用或者很少使用的索引
8.尽量避免select *
7.2 一次查询只能使用一个索引？
一次查询只能使用一条索引，因为如果一个表上的索引过多的话，可能会影响MySql的判断，从而走不到正确索引，但是，如果你确实需要用到多条索引可以通过FORCE 关键字强制指定使用某个索引。
7.3 所有的查询语句都能用到索引吗？
并不是所有的查询语句都会用到索引的，以下几种查询语句有以下几种情况的时候是用不到索引的。
- like通配符在最左
- in 和not in
- !=、<>
- 对列做函数运算
- 隐式数据类型转换
- or子句
