59. MySQL索引是如何提高查询效率的呢？（MySQL面试第二弹）中
考虑维度优势
例如action列的值包含：1、2、3、4、5，那么该列的维度就是5。
维度越高（理论上维度的最大值就是数据行的总数），数据列包含的独一无二的值就越多，索引的使用效果越好。
对于维度很低的数据列，索引几乎不会起作用，因此没有必要加索引。
例如性别列的值只有男和女，每种查询结果占比大约50%。一般当查询优化处理器发现查询结果超过全表的30%的时候，就会跳过索引，直接进行全表扫描。
对短小的值加索引
对短小的值加索引，意味着索引所占的空间更小，可以减少I/O活动，同时比较索引的速度也更快。
尤其是主键，要尽可能短小。
另外，InnoDB使用的是聚集索引（clustered index），也就是把主键和数据行保存在一起。主键之外的其他索引都是二级索引，这些二级索引也保留着一份主键，这样在查询到索引以后，就可以根据主键找到对应的数据行。如果主键太长的话，会造成二级索引占用的空间变大。
比如下面的action索引保存了对应行的id。
为字符串前缀加索引
前边已经讲过短小索引的种种好处了，有时候一个字符串的前几个字符就能唯一标识这条记录，这个时候设置索引的长度就是非常划算的做法。
前面已经提供了设置索引length的例子，这里就不举例子了。
复合索引的左侧索引
创建复合索引的语法如下：
我们可以看到，最左侧的column1索引总是有效的。
索引加锁
对于InnoDB来说，索引可以让查询锁住更少的行，从而可以在并发情况下拥有更佳表现。
下面演示一下查询锁与索引之间的关系。
前面使用的t_user_action_log表目前有一个id为主键，还有一个二级索引action。
下面这条语句的修改范围是id值为1 2 3 4所在的行，查询锁会锁住id值为1 2 3 4 5所在的行。
update ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log set name='c1' where id<5;
首先创建数据库连接1，开启事务，并执行update语句
set autocommit=0; begin; update ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log set name='c1' where id<5;
然后开启另外一个连接2，分别执行下面几个update语句
-- 没有被锁 update ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log set name='c2' where id=6; -- 被锁 update ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log set name='c2' where id=5;
你会发现id=5的数据行已经被锁定，id=6的数据行可以正常提交。
- 连接1提交事务，连接2的
id=1和id=5的数据行可以update成功了。
-- 在连接1提交事务 commit;
如果不使用索引
ip_address没有索引的话，会锁定全表。
连接1开启事务以后commit;之前，连接2对该表的update全部需要等待连接1释放锁。
set autocommit=0; begin; update ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log set name='c1' where ip_address='8.8.8.1';
覆盖索引
如果索引包含满足查询的所有数据，就被称为覆盖索引(Covering Indexes)，覆盖索引非常强大，可以大大提高查询性能。
覆盖索引高性能的原因是：
索引通常比记录要小，覆盖索引查询只需要读索引，而不需要读记录。
索引都按照值的大小进行顺序存储，相比与随机访问记录，需要更少的I/0。
大多数数据引擎能更好的缓存索引，例如MyISAM只缓存索引。
ijiangtao_local_db_mysql表的action列包含索引。使用explain分析下面的查询语句，对于索引覆盖查询(index-covered query)，分析结果Extra的值是Using index，表示使用了覆盖索引 :
explain select `action` from ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log;
聚簇索引
聚簇索引(Clustered Indexes)保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相同，且一个表只能有一个聚簇索引。
字符串类型不建议使用聚簇索引，特别是随机字符串，因为它们会使系统进行大量的移动操作。
并不是所有的存储引擎都支持聚簇索引，目前InnoDB支持。
如果使用聚簇索引，最好使用AUTO_INCREMENT列作为主键，应该尽量避免使用随机的聚簇主键。
从物理位置上看，聚簇索引表比非聚簇的索引表，有更好的访问性能。
