1.Btree索引和Hash索引
MySQL支持的索引类型：
B-tree索引的特点：
B-tree索引以B+树的结构存储数据
B-tree索引能够加快数据的查询速度
B-tree索引更适合进行范围查找
在什么情况下可以用到B-tree索引：
全值匹配的查询
匹配最左前缀的查询
匹配列前缀查询
匹配范围值的查询
精确匹配左前列并范围匹配另外一列
只访问索引的查询
B-tree索引的使用限制：
如果不是按照索引最左列开始查找，则无法使用索引
使用索引时不能跳过索引中的列
Not in 和 <>操作无法使用索引
如果查询呢中有某个列的范围处查询，则其右边所有列都无法使用索引
Hash索引的特点：
Hash索引是基于Hash表实现的，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列时，才能够使用到hash索引。
对于Hash索引中的所有列，存储引擎都会为每一行计算一个Hash码，Hash所以你能中存储的就是Hash码。
Hash索引的限制：
Hash索引必须进行二次查找
Hash索引无法用于排序
Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找
Hashs索引中Hash码的计算可能存在Hash冲突
为什么要使用索引：
索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量
索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表
索引可以把随机I/O变为顺序I/O
索引是不是越多越好：
索引会增加写操作的成本
太多的索引会增加查询优化器的选择时间
2.索引优化策略
1.索引列上不能使用表达式或函数：
优化前：
select...fromproductwhereto_days(out_date)-to_days(current_date)<=30
优化之前to_days函数放在了索引列out_date上，此时索引不会生效。
优化后：
select...fromproductwhereout_date<=date_add(current_date,interval30day)
这是在查询中out_date上就不会使用函数了，此时索引生效。
2.前缀索引和索引列的选择性：
对某个列的前缀建立索引可以使用下面的语法：
CREATEINDEX index_nnameONtable(col_name(n));
索引的选择性是不重复的索引值和表的记录数的比值。索引的选择性越高，查询效率越快。
3.联合索引：
如何选择索引列的顺序：
经常会被使用到的列优先
选择性高的列优先
宽度小的列优先
4.覆盖索引：
优点：
可以优化缓存，减少磁盘I/O操作
可以减少随机I/O，变随机IO操作变为顺序IO操作
可以避免对Innodb主键索引的二次查询
可以避免MyISAM表进行系统调用
无法使用覆盖索引的情况：
存储引擎不支持覆盖索引
查询中使用了太多的列
使用了双%号的like查询
3.使用索引来优化查询
1.使用索引扫描来优化排序：
索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致
索引中所有列的方向（升序、降序）和Order by子句完全一致
Order by中的字段全部在关联表中的第一张表中
2.模拟Hash索引优化查询：
只能处理键值的全值匹配查找
所使用的Hash函数决定着索引键的大小
3.利用索引优化锁：
索引可以减少锁定的行数
索引可以加快处理速度，同时也加快了锁的释放
4.索引的维护和优化：
删除重复和冗余的索引
查找未被使用过的索引
更新索引统计新年西及减少索引碎片
