一、什么是索引？为什么要建立索引？

  1. 索引就是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，也是排好序的的快速查找数据结构。如果不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。

二、索引原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等。

三、磁盘IO与预读

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

四、索引分类

注意：索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引
MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持BTREE索引， 也就是说默认使用BTREE，不能够更换
MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引

  1. 索引我们分为四类来讲 单列索引(普通索引，唯一索引，主键索引)、组合索引、全文索引、空间索引、
    1. 单列索引：一个索引只包含单个列，但一个表中可以有多个单列索引。 这里不要搞混淆了。
      1. 普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
      2. 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值，
      3. 主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
  2. 组合索引 在表中的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时遵循最左前缀集合。这个如果还不明白，等后面举例讲解时在细说
  3. 全文索引 全文索引，只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引，介绍了要求，说说什么是全文索引，就是在一堆文字中，通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有”你是个大煞笔，二货 …” 通过大煞笔，可能就可以找到该条记录。
  4. 空间索引 空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有四种，GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。了解就好，几乎不用

五、基本语法

1、ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)

2、CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

3、创建表时指定
CREATE TABLE t(
   c1 INT PRIMARY KEY,
   c2 INT NOT NULL,
   c3 INT NOT NULL,
   c4 VARCHAR(10),
   INDEX (c2,c3) 
);

4、删除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

5、查看索引
show index from tblname;
show keys from tblname;

六、高效使用索引

若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下原则

#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
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 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
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。

#2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器
会帮你优化成索引可以识别的形式

#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

#4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

索引无法命中情况

- like '%xx'
    select * from tb1 where email like '%cn';

- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';

- or
    select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';
    特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
    select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
    select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'

- 类型不一致
    如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
    select * from tb1 where email = 999;

普通索引的不等于不会走索引
- !=
    select * from tb1 where email != 'alex'
    特别的：如果是主键，则还是会走索引
    select * from tb1 where nid != 123

- >
    select * from tb1 where email > 'alex'
    特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
    select * from tb1 where nid > 123
    select * from tb1 where num > 123

#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则不走索引
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
    select * from tb1 order by nid desc;

- 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
- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度


- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

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