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(联合索引)和空间索引
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。
按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。
普通索引
在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空，要由字段本身的完整性约束条件决定。建立索引以后，可以通过索引进行查询。例如，在表student的字段name上建立一个普通索引，查询记录时就可以根据该索引进行查询。
唯一性索引
使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一性索引，在创建唯一性索引时，限制该索引的值必须是唯一的，但允许有空值。在一张数据表里可以有多个唯一索引
例如，在表student的字段email中创建唯一性索引，那么字段email的值就必须是唯一的。通过唯一性索引，可以更快速地确定某条记录。
主键索引
主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是NOT NULLA+UNIQUE，一张表里最多只有一个主键索引。(由主键索引的物理实现方式决定的，因为数据存储在文件中只能按照一种顺序进行存储)
单列索引
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(联合索引)
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。例如，在表中的字段id、name和gender上建立一个多列索引idx_id_name_gender，只有在查询条件中使用了字段id时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
全文索引
全文索引(也称全文检索）是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。
使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引例中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表student的字段information是TEXT类型，该字段包含了很多文字信息。在字段information上建立全文索引后，可以提高查询字段information的速度。
创建索引
MysQL支持多种方法在单个或多个列上创建索引:在创建表的定义语句CREATE JABLE中指定索引列，使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引，或者使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引。
显式创建索引语法如下:
CREATE TABLE table_name [ col_name data_type ]
[ UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] [ INDEX | KEY ] [i ndex_name ] (col_name [length ] ) [ ASC | DESC ]
UNIQUE、FULLTEXT和SPATIAL为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引
INDEX与KEY为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引;
index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么MySQL默认col_name为索引名;
col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择;
length为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度;
ASC或DESC指定升序或者降序的索引值存储。
可以在已有的表中添加索引
alter table t_order add index(goods_count,goods_price) #联合索引
查看表的索引
show index from t_order
或者使用 create index 索引名 on 表名(列名) 来为表添加索引
索引的设计原则
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引. 索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍. 高效的索引对于获得良好的性能非常重要 设计索引时应该考虑相应准则
适合创建索引的情况
1 字段的数值有唯一性的限制
索引本身可以起到约束的作用 比如唯一索引 主键索引都是可以起到唯一性约束的,因此在我们的数据表汇总 如果某个字段是唯一性的,就可以直接创建唯一性索引 这样可以更快地通过该索引来确定某条数据
比如 学生表中的学号具有唯一性的字段 为该字段建立唯一性索引就可以很快确定某个学生的信息,如果使用姓名的话,就可能存在同名现象,从而降低查询速度
2 频繁作为 where 查询条件的字段
某个字典在select语句的where条件中经常被用到,那么就需要给这个字段创建索引了,尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率
3 经常group by 和 order by的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索 因此当我们使用 group by 对数据进行分组查询 或者使用 order by 对数据进行排序的时候 就需要对分组或者排序的字段进行索引 如果待排序的列有多个 那么可以在这些列上建立 组合索引
4 update delete 的where条件列
当我们对某条数据进行update或者delete操作的时候 可以对where条件字段添加索引,从而大大提升效率 原理是因为我们需要先根据where条件检索出来这条记录,然后再对它进行更新或删除,
如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,.提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更新不需要对索引进行更新维护.
5 distinct (去重) 字段需要创建索引
使用distinct 对这个字段创建索引,也会提升查询效率 因为索引会对数据按照某种顺序进行排序 所以在去重的时候也会快很多
6 多表 join连接操作时 创建索引注意事项
首先,连接表的数量尽量不要超过3张, 因为每增加一张表就相对于增加了一次嵌套的循环,数量级增长会非常快,严重影响查询的效率
其次, 对where条件创建索引,因为where才是对数据条件的过滤,如果在数据量非常大的情况下,没有where条件是非常可怕的
最后,对用于连接的字段创建索引,并且该字段在多张表中的类型必须一致,也就是说连接多张表的字段在多张表中的数据类型必须是一致的才可以为该字段创建索引
7 使用列的类型小的字段创建索引
我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，
比如我们能使用INT就不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为:数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘I/0带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O。
8 使用字符前缀创建索引
假设我们的字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时，那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题:B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时。而且字符串越长，在索引中占用的存储空间越大。
·如果B+树索引中索引列存储的字符串很长，那在做字符串比较时会占用更多的时间。
我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间，又减少了字符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。
例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间，如果只检索字段前面的若干字符，这样可以提高检索速度。
拓展:Alibaba《Java开发手册》
【强制】在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达 9b%以上，可以使用count(distinct left(列名,索引长度))/count(*)的区分度来确定
9 区分度高(散列性高)的列适合作为索引弘
列的基数指的是某一列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值2，5，8，2，5，8，2，5,8，虽然有9
条记录，但该列的基数却是3。也就是说，在记录行数一定的情况下，
列的基数越大，该列中的值越分散;列的
基数越小，该列中的值越集中。这个列的基数指标非常重要，直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小列的建立索引效果可能不好。
可以使用公式 select count(distinct a)/count(*) from t1计算区分度，越接近1越好，一般超过33%就算是比较高效的索引了。
拓展:联合索引把区分度高(散列性高)的列放在前面。
10 使用最频繁的列放到联合索引的左侧
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。
11 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引I
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。
不建议设置索引的情况
1 在where中使用不到的字段 不要设置索引
where条件 ( 包括 group by , order by ) 里用不到的字段不需要创建索引 索引的价值是快速定位 如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的
2 数据量小的表最好不要使用索引
如果表的记录太少, 比如少于1000个,那么是不需要创建索引的,表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并不大 甚至说 查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果
3 有大量重复数据的列上不要建立索引
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引 但字段中如果有大量重复数据 也不用创建索引 比如在学生表中的 '性别'字段上只有'男'和'女'两个不同值,因此无须建立索引 如果建立索引 不但不会提高查询效率 反而会严重降低数据更新速度
4 避免对经常更新的表创建过多的索引
第一层含义: 频繁更新的字段不一定要创建索引 因为更新数据的时候 也需要更新索引 如果索引太多,在更新索引的时候也会造成负担 从而影响效率
第二层含义: 避免对经常更新的表创建过多的索引 并且索引中的列尽可能少 此时 虽然提高了查询速度 同时却会降低更新表的速度
5 不建议使用无序的值作为索引
例如 身份证, uuid( 在索引比较时需要转为ascii,并且插入时可能造成页分裂 ) MD5.HASH,无序长字符串等
6 删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新 或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要,应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响
7 不要定义冗余或重复的索引
索引是一把双刃剑，可提高查询效率，但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。
选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快，上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则，大家要在以后的学习和工作中进行不断的实践，根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。
索引失效的情况
1.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
'A%'就可以正常使用索引
2.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
- or前后存在非索引的列，索引失效
如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引
4.普通索引的不等于不会走索引；如果是主键，则还是会走索引；如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
5.组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
6.is null可以使用索引，is not null无法使用索引
最好在设计表时设置NOT NULL约束，比如将INT类型的默认值设为0，将字符串默认值设为''。
7.计算、函数导致索引失效另外一种情况
使用到了索引
explain select * from student_info where name like 'li%';
未使用索引，花费时间更久
explain select * from student_info where LEFT(name,2)='li';
如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
不会使用name的索引
explain select * from student_info where name=123;
使用到索引
explain select * from student_info where name='123';
如上，name字段是VARCAHR类型的，但是比较的值是INT类型的，name的值会被隐式的转换为INT类型再比较，中间相当于有一个将字符串转为INT类型的函数。这也相当于是函数导致的索引失效。
8.字符集不统一
统一使用utf8mb4( 5.5.3 版本以上支持 ) 兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的 字符集 进行比较前需要进行 转换 会造成索引失效。。
