索引是提高 MySQL 查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的 SQL 才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。
接下来将向你展示一系列创建高性能索引的策略，以及每条策略其背后的工作原理。但在此之前，先了解与索引相关的一些算法和数据结构，将有助于更好的理解后文的内容。
索引优化应该是查询性能优化的最有效手段。
B+ 树索引，按照顺序存储数据，所以 Mysql 可以用来做 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。因为数据是有序的，所以 B+ 树也就会将相关的列值都存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。
✔ 索引的优点：
- 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量，从而加快检索速度。
- 支持行级锁的数据库，如 InnoDB 会在访问行的时候加锁。使用索引可以减少访问的行数，从而减少锁的竞争，提高并发。
- 索引可以帮助服务器避免排序和临时表。
- 索引可以将随机 I/O 变为顺序 I/O。
- 唯一索引可以确保每一行数据的唯一性，通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。
❌ 索引的缺点：
- 创建和维护索引要耗费时间，这会随着数据量的增加而增加。
- 索引需要占用额外的物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立组合索引那么需要的空间就会更大。
- 写操作（
INSERT/UPDATE/DELETE）时很可能需要更新索引，导致数据库的写操作性能降低。
索引能够轻易将查询性能提升几个数量级。
✔ 什么情况适用索引：
- 表经常进行
SELECT操作； - 表的数据量比较大；
- 列名经常出现在
WHERE或连接（JOIN）条件中
❌ 什么情况不适用索引：
- 频繁写操作（
INSERT/UPDATE/DELETE）- 需要更新索引空间； - 非常小的表 - 对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效。
- 列名不经常出现在
WHERE或连接（JOIN）条件中 - 索引就会经常不命中，没有意义，还增加空间开销。 - 对于特大型表，建立和使用索引的代价将随之增长。可以考虑使用分区技术或 Nosql。
Hash 索引只有精确匹配索引所有列的查询才有效。
哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。
对于每一行数据，对所有的索引列计算一个 hashcode。哈希索引将所有的 hashcode 存储在索引中，同时在 Hash 表中保存指向每个数据行的指针。
哈希索引的优点：
- 因为索引数据结构紧凑，所以查询速度非常快。
哈希索引的缺点：
- 哈希索引数据不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序。
- 哈希索引不支持部分索引匹配查找。如，在数据列 (A,B) 上建立哈希索引，如果查询只有数据列 A，无法使用该索引。
- 哈希索引只支持等值比较查询，不支持任何范围查询，如
WHERE price > 100。 - 哈希索引有可能出现哈希冲突，出现哈希冲突时，必须遍历链表中所有的行指针，逐行比较，直到找到符合条件的行。
通常我们所说的索引是指B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用B-Tree这个术语，是因为 MySQL 在CREATE TABLE或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如 InnoDB 就是使用的B+Tree。
B+Tree中的 B 是指balance，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。
二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。其查询时间复杂度是
当然为了维持
随着数据库中数据的增加，索引本身大小随之增加，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘 I/O 消耗，相对于内存存取，I/O 存取的消耗要高几个数量级。可以想象一下一棵几百万节点的二叉树的深度是多少？如果将这么大深度的一颗二叉树放磁盘上，每读取一个节点，需要一次磁盘的 I/O 读取，整个查找的耗时显然是不能够接受的。那么如何减少查找过程中的 I/O 存取次数？
一种行之有效的解决方法是减少树的深度，将二叉树变为 N 叉树（多路搜索树），而 B+ 树就是一种多路搜索树。
B+ 树索引适用于全键值查找、键值范围查找和键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。
理解B+Tree时，只需要理解其最重要的两个特征即可：
- 第一，所有的关键字（可以理解为数据）都存储在叶子节点，非叶子节点并不存储真正的数据，所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。
- 其次，所有的叶子节点由指针连接。如下图为简化了的
B+Tree。
根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。
- 聚簇索引（clustered）：又称为主键索引，其叶子节点存的是整行数据。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。InnoDB 的聚簇索引实际是在同一个结构中保存了 B 树的索引和数据行。
- 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary）。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于 249 个。
聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，因为数据紧凑，所以访问快。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
聚簇索引和非聚簇索引的查询有什么区别
- 如果语句是
select * from T where ID=500，即聚簇索引查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树； - 如果语句是
select * from T where k=5，即非聚簇索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。
也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
显然，主键长度越小，非聚簇索引的叶子节点就越小，非聚簇索引占用的空间也就越小。
自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
- 只有一个索引；
- 该索引必须是唯一索引。
由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。
这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。
MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。
全文索引一般使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。
InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。
MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。
必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。
主流的关系型数据库一般都支持以下索引类型：
主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一个表只能有一个主键（在 InnoDB 中本质上即聚簇索引），一般是在建表的时候同时创建主键索引。
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
...
PRIMARY KEY (`id`)
)唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
CREATE TABLE `table` (
...
UNIQUE indexName (title(length))
)普通索引：最基本的索引，没有任何限制。
CREATE TABLE `table` (
...
INDEX index_name (title(length))
)全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。
全文索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的 WHERE 语句的参数匹配。全文索引配合 match against 操作使用，而不是一般的 WHERE 语句加 LIKE。它可以在 CREATE TABLE，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用 CREATE INDEX 创建全文索引，要比先为一张表建立全文索引然后再将数据写入的速度快很多。
CREATE TABLE `table` (
`content` text CHARACTER NULL,
...
FULLTEXT (content)
)组合索引：多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
CREATE TABLE `table` (
...
INDEX index_name (title(length), title(length), ...)
)假设有以下表：
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`city` varchar(16) NOT NULL,
`name` varchar(16) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
`addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;- 索引不是越多越好，不要为所有列都创建索引。要考虑到索引的维护代价、空间占用和查询时回表的代价。索引一定是按需创建的，并且要尽可能确保足够轻量。一旦创建了多字段的联合索引，我们要考虑尽可能利用索引本身完成数据查询，减少回表的成本。
- 要尽量避免冗余和重复索引。
- 要考虑删除未使用的索引。
- 尽量的扩展索引，不要新建索引。
- 频繁作为
WHERE过滤条件的列应该考虑添加索引。
“独立的列” 是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。
对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。
如果查询中的列不是独立的列，则数据库不会使用索引。
❌ 错误示例：
SELECT actor_id FROM actor WHERE actor_id + 1 = 5;
SELECT ... WHERE TO_DAYS(current_date) - TO_DAYS(date_col) <= 10;覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要回表查询数据。
【示例】范围查询
create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;
insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
select * from T where k between 3 and 5需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
- 在 k 索引树上找到 k=3 的记录，取得 ID = 300；
- 再到 ID 索引树查到 ID=300 对应的 R3；
- 在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500；
- 再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4；
- 在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束。
在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。可以看到，这个查询过程读了 k 索引树的 3 条记录（步骤 1、3 和 5），回表了两次（步骤 2 和 4）。
如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。索引包含所有需要查询的字段的值，称为覆盖索引。
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
Mysql 有两种方式可以生成排序结果：通过排序操作；或者按索引顺序扫描。
索引最好既满足排序，又用于查找行。这样，就可以通过命中覆盖索引直接将结果查出来，也就不再需要排序了。
这样整个查询语句的执行流程就变成了：
- 从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’条件的记录，取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
- 从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
- 重复执行步骤 2，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。
这时，可以使用前缀索引，即只索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。对于 BLOB/TEXT/VARCHAR 这种文本类型的列，必须使用前缀索引，因为数据库往往不允许索引这些列的完整长度。
索引的选择性是指：不重复的索引值和数据表记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，查询效率也越高。如果存在多条命中前缀索引的情况，就需要依次扫描，直到最终找到正确记录。
使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。
那么，如何确定前缀索引合适的长度呢？
可以使用下面这个语句，算出这个列上有多少个不同的值：
select count(distinct email) as L from SUser;然后，依次选取不同长度的前缀来看这个值，比如我们要看一下 4~7 个字节的前缀索引，可以用这个语句：
select
count(distinct left(email,4)）as L4,
count(distinct left(email,5)）as L5,
count(distinct left(email,6)）as L6,
count(distinct left(email,7)）as L7,
from SUser;当然，使用前缀索引很可能会损失区分度，所以你需要预先设定一个可以接受的损失比例，比如 5%。然后，在返回的 L4~L7 中，找出不小于 L * 95% 的值，假设这里 L6、L7 都满足，你就可以选择前缀长度为 6。
此外，order by 无法使用前缀索引，无法把前缀索引用作覆盖索引。
不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。
MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询 (>,<,BETWEEN,LIKE) 就停止匹配。
- 索引可以简单如一个列(a)，也可以复杂如多个列(a, b, c, d)，即联合索引。
- 如果是联合索引，那么 key 也由多个列组成，同时，索引只能用于查找 key 是否存在（相等），遇到范围查询(>、<、between、like 左匹配)等就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。
- 因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。
不要为每个列都创建独立索引。
将选择性高的列或基数大的列优先排在多列索引最前列。但有时，也需要考虑 WHERE 子句中的排序、分组和范围条件等因素，这些因素也会对查询性能造成较大影响。
例如：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。
让选择性最强的索引列放在前面，索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，查询效率也越高。
例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。
SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment; staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049不需要考虑 =、IN 等的顺序，Mysql 会自动优化这些条件的顺序，以匹配尽可能多的索引列。
【示例】如有索引 (a, b, c, d)，查询条件 c > 3 and b = 2 and a = 1 and d < 4 与 a = 1 and c > 3 and b = 2 and d < 4 等顺序都是可以的，MySQL 会自动优化为 a = 1 and b = 2 and c > 3 and d < 4，依次命中 a、b、c、d。
创建了索引，并非一定有效。比如不满足前缀索引、最左前缀匹配原则、查询条件涉及函数计算等情况都无法使用索引。此外，即使 SQL 本身符合索引的使用条件，MySQL 也会通过评估各种查询方式的代价，来决定是否走索引，以及走哪个索引。
因此，在尝试通过索引进行 SQL 性能优化的时候，务必通过执行计划（EXPLAIN）或实际的效果来确认索引是否能有效改善性能问题，否则增加了索引不但没解决性能问题，还增加了数据库增删改的负担。如果对 EXPLAIN 给出的执行计划有疑问的话，你还可以利用 optimizer_trace 查看详细的执行计划做进一步分析。