• 索引的概念：就是用一个数据结构组织某一列的数据，当你要根据这一列查询数据的时候，不需要进行全表扫描，只需要按照这个数据结构找到那一列的值，再找到那一行的物理地址即可；
  • 索引的实现和数据结构：底层就是一个b+树
    需要理解b-树的概念
    不同的存储引擎对索引的实现是不一样的（myism/innodb）
  • 存储引擎
    a)myism：在myism存储引擎的索引中，每个叶子节点的data存储的是数据行的物理地址，比如0x07之类的东西；
    myism最大的特点是数据文件和索引文件是分开的，先在索引文件中搜索得到物理地址，再在数据文件中得到行数据
    b)innodb：数据文件就是索引文件，每个叶子节点的data就是数据的所在行，要求必须有索引，会根据主键创建一个默认的索引，叫做聚簇索引；
    联合索引：针对几个字段建立的联合索引（create index (shop_id,product_id,gmt_create)）
  • 索引的使用规则
    a)全列匹配：查询SQL的where条件中包括了联合索引中的所有字段；
    b)最左前缀匹配：SQL里面用到了联合索引最左边的一个或者几个，也是可以用上索引的；
    c)最左前缀匹配了，但是中间某个值没匹配：联合索引中最左边的条件会走索引查找，其他的只会进行简单的数据过滤，不会走索引；
    d)没有最左前缀匹配：一定不行，没有走索引，索引mysql中一定要遵循最左侧前缀匹配原则；
    e)前缀匹配：不是使用=，>=,<=而是使用的模糊匹配，必须最左侧是精准的值（like XX%）才可以使用索引查找；
    f)范围列匹配：如果你是范围查询，比如>=，<=，between操作，你只能是符合最左前缀的规则才可以范围，范围之后的列就不用索引了
    select * from product where shop_id>=1 and product_id=1
    这里就在联合索引中根据shop_id来查询了
    h)包含函数：如果你对某个列用了函数，比如substring之类的东西，那么那一列不用索引，函数会导致索引失效的
  • 索引的注意事项
    过多的索引会占用磁盘文件的，高并发情况下频繁的修改索引会导致性能损耗的
    建议：索引不宜创建过多并且要针对唯一的值创建索引
  • 索引的类型
    主键索引（聚簇索引），联合索引，前缀索引