索引的种类
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。
索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引
从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
索引优化策略
不要在索引列上进行运算或使用函数
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish_time，id列上分别加上索引，publish_time为datetime类型，id为int类型
-- 全表扫描
select * from article where year(publish_time) < 2019
-- 走索引
select * from article where publish_time < '2019-01-01'
-- 全表扫描
select * from article where id + 1 = 5
-- 走索引
select * from article where id = 4
小心隐式类型转换
假设id为varchar类型
-- 全表扫描
select * from article where id = 100
-- 走索引
select * from article where id = '100'
为什么呢？
select * from article where id = 100
-- 等价于
select * from article where CAST(id AS signed int) = 100
上一条规则说过，不要在索引列上使用函数，隐式类型转换在索引字段上做了函数操作，因此会全表扫描
那么如果id是int，执行下面这个语句是否会导致全表扫描呢？
select * from article where id = '100'
答案是会用到索引
前导模糊查询不会使用索引
-- 全表扫描
select * from article where author like '%李'
%李,%李%都会导致全表扫描，非前导模糊查询可以使用索引
-- 走索引
select * from article where author like '李%'
联合索引最左前缀原则
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的顺序可以任意调整
1.将区分度最高的字段放在最左边
当不需要考虑排序和分组时，将区分度最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找
如果在a b列上建立联合索引，该如何建立，才能使查询效率最高
select count(distinct a) / count(*), count(distinct b) / count(*), count(*) from table
执行如下语句，假设3个输出依次为0.0001,0.373,16049，可以看到b列的选择性最高，因此将其作为联合索引的第一列，即建立(b, a)的联合索引
2.查询时=可以乱序
如果建立了联合索引（a, b）。例如下面的2个写法是等价的，因为MySQL会将查询的顺序优化成和联合索引的顺序一致
select * from table where a = '1' and b = '1'
select * from table where b = '1' and a = '1'
放几个例子
-- 使用了a列
where a = 3
-- 使用了a b列
where a = 3 and b = 5
-- 使用了a b c列
where a = 3 and c = 4 and b = 5
-- 没有使用索引
where b = 3
-- 使用了a列
where a = 3 and c = 4
-- 使用了a b列
where a = 3 and b > 10 and c = 7
-- 使用了a b 列
where a = 3 and b like 'xx%' and c = 7
union，or，in都能命中索引，建议使用in
select * from article where id = 1
union all
select * from article where id = 2
select * from article where id in (1 , 2)
新版MySQL的or可以命中索引
select * from article where id = 1 or id = 2
效率从高到低为union，in，or。in和union的效率差别可以忽略不计，建议使用in
负向条件索引不会使用索引，建议用in
负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等
-- 全表扫描
select * from article where id != 1 and id != 2
知道id的所有取值范围，可以改为类似如下形式
-- 走索引
select * from article where id in (0, 3, 4)
建立覆盖索引
众所周知，表数据是放在一个聚集索引上的，而建立的索引为非聚集索引，非聚集索引的叶子节点存放索引键值，以及该索引键指向的主键。一般查找的过程是从非聚集索引上找到数据的主键，然后根据该主键到聚集索引上查找记录，这个过程称为回表，不清楚的看推荐阅读。
如有下面这个sql
select uid, login_time from user where username = ? and passwd = ?
可以建立(username, passwd, login_time)的联合索引，由于 login_time的值可以直接从索引中拿到，不用再回表查询，提高了查询效率
经常更改，区分度不高的列上不宜加索引
更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。
“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。
一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算
明确知道只会返回一条记录，可以加limit1
当查询确定只有一条记录时，可以加liimit1，让MySQL停止游标移动，提高查询效率
select uid from user where username = ? and passwd = ?
可改为
select uid from user where username = ? and passwd = ? limit 1
参考博客
[1]https://blog.csdn.net/qq_21987433/article/details/79753551