1.1 索引的分类
MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
按照物理实现方式，索引可以分为2种：聚簇索引和非聚簇索引。
按照作用进行划分，分成单列索引和联合索引。
单列索引和多列(组合、联合)索引
在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。
多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。
效率对比：如果需要使用多个字段的时候，多列索引性能优于单列。
聚簇索引和非聚簇索引
- 聚集索引：它将数据行物理排序并存储在表或视图中。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行只能以一种顺序存储。
- 非聚集索引：它包含指向数据行的指针，并且可以有多个非聚集索引。
建立索引原则
1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。**UPDATE、DELETE **的 WHERE 条件列
3）限制索引的数目
在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因:
- 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
- 索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。
4）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，使用索引的效率越高。
5）尽量使用数据量少、值长度短的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。
6）如果字段值很长，要被用作索引，尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
7）如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
8）最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a 1=”” and=”” b=”2” c=”“> 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，只有带上a才可以用索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
b+树又是什么？
B+树，是一种平衡的多路查找树。与平衡二叉树不同的是，平衡二叉树节点最多有两个子树，而B树每个节点可以有多个子树。
叶子节点有链表连接。
B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在
非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
MyISAM的索引实现
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图：
MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
InnoDB的索引实现
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。
第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
- 主键索引，使用聚簇索引，索引+数据在一起。
- 其他字段索引，使用二次索引，非聚簇索引，叶子结点存储主键值。拿主键值再进行二次查询。
