索引介绍
相当于目录，能够提高查询性能。但因为其会再建一个空间来存放这些索引，所以会消耗部分空间，并且在对数据进行插入、更新等操作时，也会自动对索引目录进行修改，因此某些情况下也会降低性能
作用
通过设置关键字和数据位置的映射关系，从而加快检索，是较为常用的优化手段
关键字
从数据中心提取，用于标识、检索数据的特定内容
索引为什么快
- 索引相对于数据本身，数据量小
- 关键字都是排好序的，通过遍历也可以确定位置
索引类型
Mysql中的索引类型包括：普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引，其中不同的索引类型仅仅是对关键字的限制不同，其他方面效果都是一样的
（1）普通索引
对索引关键字没限制
key/index(列名1,列名2, ...)
（2）唯一索引
要求记录提供的关键字不能重复
unique key(列名1,列名2, ...)
（3）主键索引
要求关键字不能重复，且不能为null
primary key(列名1,列名2, ...)
（4）全文索引
fulltext(列名1,列名2, ...)
需要引擎为myisam才能使用该索引，该索引的列可以通过使用：match(列名) ... against('查询内容')，来实现模糊查询，举例：
mysql> select * from peoples where match(username) against('john mike');
注：
全文索引在5.7.6之前的版本里不支持中文
设置索引
（1）建表时设置
直接在后面写：索引类型(列名)，即可，举例：
CREATE TABLE people1 (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
username varchar(45) NOT NULL,
password char(32) not null comment '密码',
time datetime,
PRIMARY KEY (id),
unique(username),
key(password),
index(time)
);
（2）添加索引
当表已经建好时，要添加索引可以通过下面命令实现：
alter table 表名 add 索引类型(列名);
举例：
mysql> alter table peoples add fulltext(username);
删除索引
alter table drop primary key
# 直接删除主键索引
alter table drop key 索引名字
# 根据索引名字删除除主键类型以外的索引
注：
删除主键索引时，由于主键通常伴随着自动增长，即自增还依赖于主键。因此需要先去掉自增以后，再删除主键，命令如下：
alter table xxx modify id int, drop primary key;
不过一般是不需要删除主键的，对于主键的设计一定要与业务逻辑无关
查看索引
查看表中索引设置情况
通过命令：
desc 表名
可以查看某个表下的索引（在key列），还有下面命令也可以查看索引，并且更详细：
show index from 表名\G
执行计划查看索引使用情况
可以通过explain 语句查看是否使用到索引（主要看possible_keys查看可能用到的索引，以及key查看真正选择使用的索引）
索引使用场景
常在含where/order by/join的查询语句中使用到索引
联合索引
使用场景
对于查询时某些字段一般组合起来检索的情况，适合使用联合索引，例如下面的情况：
select * from xxx where name like "xxx%" and work like "yyy%";
此时name和work是成对出现的，那么设置联合索引(name, work)就相比分别对name和work设置索引的效率更高
排序机制
对于多个字段的联合索引，其排序是先根据从左边第一个字段开始排序，如果字段相同，在比较右边的下一个字段
前缀索引
概念
默认索引都是使用字段的全部内容进行索引，但在一些情况下，我们可以仅需要使用到字段的前几个字符来建立索引，例如一些加密算法计算的字段，其前几位基本就可以保证数据的唯一性，此时就适合使用前缀索引。使用前缀能够用更少的空间更高效的建立索引，并且索引长度越小速度越快
前缀索引适合情况判断
想要判断某个字段是否适合使用前缀索引，可以通过left(字段, 截取长度)函数判断某个字段前n位的重合度，例如下面命令：
select count(*) / count(distinct left(字段, n)) from yyy;
此时如果值越小（接近1），说明该字段的前n位的不重复度很高，就适合使用前缀索引，此时就可以通过下面命令给字段添加前n位的前缀索引：
alter table yyy add index(xxx(n));
索引结构
索引的结构主要有三种：B树、hash、聚簇索引
B树索引
最常用的索引结构（也是索引字段默认的结构），基于B树结构，对于=/>/</like/between等操作查询效率高
hash索引
即基于hash表方式存储的结构，此时所有的key基于hash计算唯一值，但由于hash值无法比对，因此无法使用范围查找（例如：... where name like "xxx%"/ ... where age > 10），只适合在精确查找的场景使用
聚簇索引
关键字和记录放在一起存储的结构（前两者索引都是关键字和数据位置的映射关系），用Json格式模拟表示的话，常规索引如下：
{
xxx: 0x789798
}
而聚簇索引则表示如下：
{
xxx: {
name: aaa,
pwd: bbb
}
}
在Mysql中，Innodb引擎下的主键就是采用聚簇索引的结构
索引使用注意
包含的逻辑不能用like，应该用全文索引
对于包含关系的查询逻辑，不要使用like进行模糊查询效率极低，此时应该使用全文索引来完成，例如下面的语句就不应该出现：
select * from xxx where name like "%aaa%";
语法不规范导致索引没用的情况
- 字段没有独立出现在表达式的一侧，举例：
select * from xxx where id=2;
select * from xxx where id+1=2;
假如id设置了主键索引，那么第一句将会使用到索引，而第二句因为语法不规范，而不会使用到索引（可以通过explain查看）
- like查询时以通配符开头，举例：
select * from xxx where name like 'xxx%';
select * from xxx where name like '%xxx';
假如name设置了索引，那么第一句将会使用到索引，而第二句因为以通配符开头，所以不会用到索引（模糊查询通配符：%匹配任意数量的字符，_匹配一个字符）
- 对于使用
or的逻辑语句，必须两边都是索引才会用索引，不然其中一边不是索引，既然都得遍历一遍，也就没必要索引了