一、索引分类：
索引列数分类
单列索引
多列索引(复合索引)
类型分类：
普通索引(normal INDEX)：最基本的索引，没有任何限制
主键索引(PRIMARY)：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引
唯一索引(UNIQUE)：与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
全文索引(FULLTEXT )：仅可用于 MyISAM 表， 用于在一篇文章中，检索文本信息的, 针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
空间索引(spatial index)：是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。
mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
normal：表示普通索引
unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
full textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的INDEX 也可以。
总结，索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。
二、添加索引的SQL语句
1.添加PRIMARY KEY（主键索引）
MySQL>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
2.添加UNIQUE(唯一索引)
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
3.添加INDEX(普通索引)
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
4.添加FULLTEXT(全文索引)
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.添加多列索引
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
查询索引
SHOW INDEX FROM table_name;
查看索引
mysql> show index from tblname;
mysql> show keys from tblname;
删除索引
drop index index_name on table_name ;
alter table table_name drop index index_name ;
alter table table_name drop primary key ;
询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句：
select table_schema,concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),'MB') as data_size,
concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'MB') as index_size
from information_schema.tables
group by table_schema
order by sum(data_length) desc;
查询单个库中所有表磁盘占用大小的SQL语句：
select table_name,concat(truncate(data_length/1024/1024,2),'MB') as data_size,
concat(truncate(index_length/1024/1024,2),'MB') as index_size
from information_schema.tables where table_schema='employees'
order by data_length desc;
查询表的占用
SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'Table Name',
CONCAT(ROUND(table_rows/1000000,2),'M') AS 'Number of Rows',
CONCAT(ROUND(data_length/(1024*1024*1024),2),'G') AS 'Data Size',
CONCAT(ROUND(index_length/(1024*1024*1024),2),'G') AS 'Index Size' ,
CONCAT(ROUND((data_length+index_length)/(1024*1024*1024),2),'G')
AS'Total'FROM information_schema.TABLES
WHERE table_schema LIKE 'edb_a%';
三、建立索引的七大原则
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引,有7大原则：
1．选择唯一性索引
2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
3．为常作为查询条件的字段建立索引
4．限制索引的数目
5．尽量使用数据量少的索引
6．尽量使用前缀来索引
7．删除不再使用或者很少使用的索引
Example：
1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调。
2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可
四、索引的不足之处
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：
1.虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
五、使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合
要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
6.不使用NOT IN和<>操作