什么是索引？

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构。

因此，首先你要明白的一点就是，索引它也是一个文件，它是要占据物理空间的。
这个在MySQL目录下可以找到，比如：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\mysql

比如对于MyISAM存储引擎来说:
.frm后缀的文件存储的是表结构。
.myd后缀的文件存储的是表数据。
.myi后缀的文件存储的就是索引文件。

对于InnoDB 存储引擎来说:
.frm后缀的文件存储的是表结构。
.ibd后缀的文件存放索引文件和数据(需要开启innodb_file_per_table 参数)

如何使用索引？

创建索引

1.ALTER TABLE

ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

1.  
   ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列名)
2.  
   ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名(列名)
3.  
   ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名(列名)

另外

• 索引名可不写

2.CREATE INDEX

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。

1.  
   CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列名)
2.  
   CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名 (列名)

注意：

• 索引名必须有
• 不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

删除索引

1.  
   DROP INDEX 索引名 ON 表名
2.  
   ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名

查看索引

1.  
   show index from 表名;
2.  
   show keys from 表名;

索引优缺点？

优点

1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2. 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
3. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4. 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
5. 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

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。

1. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2. 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3. 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引类型

如果有可视化MySQL客户端，可以较为清晰的看到索引类型（我用的navicat）

1. 全文索引（FULLTEXT）

全文索引主要用于海量数据的搜索，比如淘宝或者京东对商品的搜索，你不可能使用like进行模糊匹配吧，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎比如Sphinx或Solr丰富，如果你的需求比较简单，可以尝试一下MySQL的全文索引，否则建议使用专业的搜索引擎。

2. 普通索引（NORMAL）

普通索引的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column=）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。

3. 空间数据索引（SPATIAL）

空间索引可用于地理数据存储，它需要GIS相关函数的支持，由于MySQL的GIS支持并不完善，所以该索引方式在MySQL中很少有人使用。

4. 唯一索引（UNIQUE）

  确保了数据的唯一性，比如学生的的姓名可能会重复，但是学号绝不可能重复，这时候就可以给学号加上唯一索引

事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。

索引方法？

先用客户端看一下有几种方法

1. B-Tree索引

B-Tree索引是最常用的一种索引，如果没有指定特定的类型，那么多半就是B-Tree索引。
绝大多数的存储引擎，比如MyISAM和InnoDB都支持这种索引，因此说它是应用最广泛，最常用的一种索引方式，但是不同的存储引擎在具体实现时会稍有不同，比如MyISAM会使用前缀压缩的方式对索引进行压缩，InnoDB则不会。
下图展示了B-Tree索引是如何存储被索引的数据的:

说明:

• 左图是一个包含三列的数据表，右图则展示了数据是如何被索引的。
• 可以看出B-Tree是对索引列是按照顺序存储的，每个叶子节点指向被索引的数据，这也是B-Tree索引支持范围查找数据的原因。

2. 哈希索引

相比于B-Tree索引，哈希索引的实现就比较简单了，它是基于哈希表来实现的，对于要索引的列，存储引擎会计算出一一对应的哈希码，然后把哈希码存放在哈希表中作为key，value值是指向该行数据的指针。
下图是简单的原理展示:

说明:
左边紫色图表示一个二列的数据表。
中间表示对fname列进行哈希索引，计算出哈希值。
右边绿色图表示把生成的哈希值存放于哈希表中。
当我们执行以下查询时:

select * from testTable where fname = "mary";

MySQL会首先计算查询条件mary的哈希值，然后到哈希表中去找该哈希值，如果找到了根据对应的指针也就找到了需要寻找的数据行。
哈希表的优势与限制:
优点:

• 只需比对哈希值，因此速度非常快，性能优势明显；

缺点:

• 不支持任何范围查询，比如where price > 150，因为是基于哈希计算，支持等值比较。
• 哈希表是无序存储的，因此索引数据无法用于排序。
• 主流存储引擎不支持该类型，比如MyISAM和InnoDB。哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支持。

因此，哈希索引虽然速度快，但其实使用很受限，只适用于某些特殊的场合。

什么情况下索引会失效？

1、如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)

要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引。

如：  

1.  
   select id from t where num=10 or num=20;
2.  
   #可以这样查询：
3.  
   select id from t where num=10;
4.  
   union all
5.  
   select id from t where num=20;

2、like查询是以%开头

3、如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引

4、如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

5、对索引列进行运算导致索引失效,我所指的对索引列进行运算包括(+，-，*，/，! 等)

1.  
   错误的例子：select*from test where id-1=9;
2.  
   正确的例子：select* fromtest where id=10;

6、使用 <> 、not in、not exist、!=

比如

select id from t where num in(1,2,3);

7、索引字段进行判空查询时。也就是对索引字段判断是否为NULL时。语句为is null 或is not null。

1.  
   select id from twhere num is null;
2.  
   #可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
3.  
   select id from t where num=0;

最左前缀匹配原则？

对于多列索引，总是从索引的最前面字段开始，接着往后，中间不能跳过。

比如列索引(a,b,c)创建的同时，已经对(a)、(a,b)、(a,b,c)上建立了索引，中间不能跳过，比如(a,c)就不行。

但是内部顺序不要求一定按照顺序来，因为MySQL会自动优化，比如说(a,b)写成(b,a)也没问题

使用索引情况

什么情况下该使用索引？

1. 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
2. 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
3. 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
5. 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
6. 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

什么情况下不该不使用索引？

1. 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
2. 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。例如性别，只有两种可能数据。意味着索引的二叉树级别少，这样的二叉树查询无异于全表扫描。
3. 频繁更新的字段不要使用索引

MySQL索引知识总结

原文：https://www.cnblogs.com/GotoJava/p/13675110.html