此后会针对数据库索引出一系列的文章，敬请期待
前言—学习索引几大理由
高薪程序员必备知识，无论去哪里面试，数据库的索引优化是必考知识
工作必备，无论任何系统都要和数据库打交道，当数据量达到百万级以上，查询速度就会变慢，影响数据库的并发，从而影响整体的系统并发
不会数据库索引的程序员，不是一个合格的程序员
，所以快来学习索引吧，哈哈
索引是什么
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是数据结构，索引的目的是提高查询效率，可以类比英语新华字典，如果我们要查询MySQL这个单词，首先我们需要在目录（索引）定位到M，然后在定位到y，以此类推找到SQL。
如果没有索引呢，那就需要从A到Z，去遍历的查找一遍，直到找到我们需要的，一个一个找和直接根据目录定位到数据，是不是差的天壤之别呢，这就是索引的妙用。
索引底层数据结构
当数据量大的时候，索引的数据量也很大，所以索引不可能全部放到内存中，因此索引一般以文件的形式存储到硬盘上。
数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些结构以某种方式指向数据，这样就可以基于这些数据结构实现高级查找算法。
索引算法种类
B-tree索引（重点掌握，之后文章详细讲解）
Hash索引
full-text索引
R-tree索引
索引的优势
类似大学图书馆书目索引，提高数据检索效率，降低数据库IO成本
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序成本，降低了CPU消耗
索引的劣势
实际上索引也是一张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录,所以索引列也是要占用空间的
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,如果对表INSERT,UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要不存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立优秀的索引，或优化查询语句
索引分类
单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：即一个索引包含多个列
索引语法
创建一：create [unique] index indexName on tableName (columnName (length) )。
如果是CHAR,VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是
BLOB和TEXT类型，必须指定length。
创建二：alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName (length) )
删除：DROP INDEX [indexName] ON mytable;
查看：SHOW INDEX FROM table_name\G
哪些情况需要建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询的条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合创建索引：因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引，加重IO负担
- Where条件里用不到的字段不创建索引
- 单间/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
- 查询中排序的字段，若通过索引去访问将大大提高排序的速度
- 查询中统计或者分组字段
哪些不适合建索引
表记录太少
经常增删改的表
数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为经常查询和经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
今天索引先介绍到这来，之后文章会围绕索引优化讲解
