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索引
MySQL索引的建立可以大大提高MySQL的检索速度。
索引分单列索引和组合索引：
- 单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。
- 组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
索引的缺点：
- 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。
- 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
- 建立索引的时候，速度很慢
注：一旦表创建索引，所有查询首先查询索引，再根据索引定位的结果去找数据。
普通索引
- 创建索引（三种方式）
#方法一：创建表时 CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) );CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)
- 删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
- 显示索引信息
mysql> SHOW INDEX FROM table_name; \G
聚集索引 amd 辅助索引
聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键（primary key）构造一棵B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。 特点：叶子节点存放的一整条数据 如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。 如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。 由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多少情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。
表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。
特点：如果是按照这个字段创建的索引，那么叶子节点存放的是：{名字：名字所在那条记录的主键的值}
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark）。该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。
覆盖索引：只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有想要的数据
select name from user where name='name1';
非覆盖索引：查找非叶子节点存在的数据
select age from user where name='name1';
联合索引 and 覆盖索引
联合索引：指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样，不同之处在仅在于有多个索引列，如下：
mysql> create table t( -> a int, -> b int, -> primary key(a), -> key idx_a_b(a,b) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)覆盖索引：InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
索引的使用
- 范围问题：条件不明确，即条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、
- 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。- =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- 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’)- 最左前缀匹配原则:对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，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的顺序可以任意调整。
- 排序条件为索引，则select也是索引字段。
- 避免使用select *
- count（1）或count（列）代替count（*）
- 创建表时尽量char代替varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单利索引（进程使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（join）来代替子索引（sub-queries）
- 连表时注意条件类型需要一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引。
索引总结
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引 #2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，建完后查询速度加快 比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。 建完以后，再查询就会很快了。 #3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI MySAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。 因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有），如果没有显式定义，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会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，类型为长整型.