mysql索引原理及优化思路
索引的本质
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构
所以索引是一种数据结构
便于二分法，二叉树查找法等优秀的查找算法的数据结构
B-tree和B+tree
B-tree特性：
- 关键字集合分布在整颗树中；
- 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
- 搜索有可能在非叶子结点结束；
- 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
- 自动层次控制；
与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点：
每个节点的指针上限为2d而不是2d+1。
内节点不存储data，只存储key；叶子节点不存储指针。
mysql的myisam引擎索引
同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
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。
mysql的innodb引擎索引
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。
这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有）
如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。
使用策略及优化
SHOW PROFILES; --查看性能
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles; --查看执行过程- 当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到
- 由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引
- 当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如或，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀
- 在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
- 如果坑”的列值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
- 如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀
- 范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。
- 仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,
- 作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。
- 如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引
主键选择和优化
索引
优点：为索引虽然加快了查询速度
缺点：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。
不用索引的几种情况：
- 表数据很少（一般2000条为界限）
- 索引的选择性较低
选择性–>是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：
SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; +-------------+
| Selectivity | +-------------+
| 0.0000 | +-------------+前缀索引
SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+
| Selectivity | +-------------+
| 0.0042 | +-------------+
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+
| Selectivity | +-------------+
| 0.9313 | +-------------+但是索引太长30个字符，维护消耗高
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+
| Selectivity | +-------------+
| 0.9007 | +-------------+所以这样建比较好，只有18个字符
ALTER TABLE employees.employees ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
参考文献
[1] Baron Scbwartz等 著，王小东等 译；高性能MySQL（High Performance MySQL）；电子工业出版社，2010
[2] Michael Kofler 著，杨晓云等 译；MySQL5权威指南（The Definitive Guide to MySQL5）；人民邮电出版社，2006
[3] 姜承尧 著；MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎；机械工业出版社，2011
[4] D Comer, Ubiquitous B-tree; ACM Computing Surveys (CSUR), 1979
[5] Codd, E. F. (1970). “A relational model of data for large shared data banks”. Communications of the ACM, , Vol. 13, No. 6, pp. 377-387
[6] MySQL5.1参考手册 - http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/index.html