一、概念
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。数据库除了存储数据之外，还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，当我们在查找数据的时候，就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，快速查找我们需要的数据，这种数据结构就是索引。
在没有索引的情况下，查询数据就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称为全表扫描，性能很低。
在建立索引的情况下，我们的索引数据就是一个类似二叉树的数据结构，我们只需要查询很少的次数就可以获取到我们需要的数据。
使用索引的优点和缺点如下表所示:
优点 | 缺点 |
提高数据检索效率，降低数据库的IO成本 | 索引列会占用一定的空间 |
通过索引队列数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗 | 索引大大提高查询效率，但是也降低更新表的速度，比如进行新增、修改、删除等操作效率不高。 |
二、索引数据结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构。
索引结构 | 描述 |
B+Tree | 最常用的索引类型 |
Hash | 底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引队列的查询才有效，不支持范围查询，也无法利用索引完成排序,但是查询效率较高 |
R-tree(空间索引) | 空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型 |
Full-text(全文索引) | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于Lucene,ES |
不同的存储引擎对于索引结构的支持情况也有所不同：
索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
B+tree | 支持 | 支持 | 支持 |
Hash | 不支持 | 不支持 | 支持 |
R-tree | 不支持 | 支持 | 不支持 |
Full-text | 支持 | 支持 | 不支持 |
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B+树结构组织的索引。
特别说明：MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。
三、索引分类
在MySQL数据中，索引的具体类型主要有以下几类:
分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
主键索引 | 针对表中主键创建的索引 | 默认自动创建只能有一个 | PRIMARY |
唯一索引 | 避免同一个表中某列数据有重复值 | 可以有多个 | UNIQUE |
常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | |
全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |
四、相关操作
1.创建索引
语法:
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX 索引名 ON 数据表名 (字段1,字段2,... );SQL语句:
CREATE UNIQUE INDEX name_unique ON t_user (name );
2.查看索引
语法:
SHOW INDEX FROM 数据表名;SQL语句:
SHOW INDEX FROM t_user;
3.删除索引
语法:
DROP INDEX 索引名 ON 表名;SQL语句:
DROP INDEX name_unique ON t_user;
五、索引失效的情况
1.最左前缀法则
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。最左前缀法指的是：查询会从索引的最左列开始，最左边的索引列必须存在，否则索引全部失效。
比如我们表中创建了一个多列的联合索引。
CREATE INDEX idx_name_age ON t_user ( name, age );
我们在查询数据的时候name必须存在，如果不存在那么索引就不会生效。
我们加上name的查询条件，发送索引生效。
2.模糊查询
尾部模糊匹配，索引不会失效，如果是头部模糊匹配，索引会失效。
头部模糊查询，索引没有生效:
尾部模糊查询，索引生效:
六、使用优化
当字段类型为字符串时，有时候这些字段的值非常大，如果直接对这些字段建立索引的话，这会让索引变得很大，查询时浪费大量的磁盘IO,影响查询效率，这个时候我们可以将字符串的一部分前缀建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
语法:
create index 索引名 on 表名(字段名(索引长度)) ;SQL语句:
CREATE INDEX idx_name_limit ON t_user (name ( 5 ));
设计原则:
1.针对数据量大的、且查询比较频繁的表建立索引。
2.针对常作为查询条件、排序条件、分组条件操作的字段建立索引。
3.尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，索引的效率越高。
4.如果是字符串类型的字段，字段的长度很长，可以建立前缀索引。
5.在复合业务场景的情况下，尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6.要控制索引的数量，数量过多也会影响性能。
