索引是对数据库中一列或多列的值进行排列的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
四个特性：
索引只是提高效率的一个因素，如果MySQL有大量数据的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
索引的分类：
1、主键索引
CREATE TABLE `表名` (
`字段1` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
#或 PRIMARY KEY(`字段1`)
)
说明：
? 1.某一个属性组能唯一标识一条记录；
? 2.最常见的索引类型；
? 3.确保数据记录的唯一性；
? 4.确定特定数据记录在数据库中的位置。
2、唯一索引
CREATE TABLE `表名` (
`字段1` INT(11) NOT NULL UNIQUE,
#或 UNIQUE KEY(`字段1`)
)
说明：
? 1.快速定位特定数据；
? 2.index和key关键字都可设置常规索引；
? 3.应加在查找条件的字段；
? 4.不宜添加太多常规索引，影响数据的插入、删除和修改操作。
3、常规索引
CREATE TABLE `表名` (
`字段1` INT(11) NOT NULL,
INDEX/KEY(`字段1`)
)
说明：
? 1.避免同一个表中某数据列中的值重复；
? 2.对比主键索引只能有一个,唯一索引可有多个。
4、全文索引
CREATE TABLE `表名` (
`字段1` VARCHAR(32) NOT NULL,,
fulltext key (字段名，字段名，字段名) with parser ngram
)ENGINE=innodb
用法：
SELECT <字段表> FROM <表名>
WHERE MATCH(字段)
AGAINST (‘要搜索的关键词’);
1.Mysql 5.6之前版本，只有myisam支持全文索引，5.6之后，Innodb和myisam均支持全文索引。
2.只有char、varchar、text类型字段能创建全文索引。
3.当大量写入数据时，建议先写入数据，后再建立全文索引，提高效率。
4.Mysql内置ngram 解析器，可以解析中日韩三国文字。有汉字的一定要启用它。
5.英文分词用空格，逗号；中文分词用 ngram_token_size 设定.
注意需要在配置文件中加入（默认检索子的个数，优先检索2个子的，如果存储全是成语的话，可以设置成4）：
[mysqld]
ngram_token_size=2
1、查看索引
SHOW INDEX(或KEYS) FROM 表名;
2、删除索引
ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名;
3、修改索引
ALERT TABLE 表名 ADD 索引类型（数据列名）;
ALTER TABLE <表名> add FULLTEXT INDEX <索
引名>(字段名1，字段2，，) [ WITH PARSER
ngram];
1、最左前缀匹配原则
对于联合索引，总是从索引的最前面字段开始，接着往后，中间不能跳过。
比如创建了多列索引(name,age,sex)，会先匹配name字段，再匹配age字段，再匹配sex字段的，中间不能跳过。
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、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，
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。（比如，我们会选择学号做索引，而不会选择性别来做索引。）
3、=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。
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’);
例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致
索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<‘2007-01-01’。
比如：Flistid+1>‘2000000608201108010831508721‘。原因很简单，假如索引列参与计算的话，那每次检索时，都会先将索引计算一次，再做比较，显然成本太大。
5、尽量的扩展索引，不要新建索引
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
6、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL
7、使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
8、索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
9、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
最后总结一下，MySQL只对以下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，过多的创建索引反而不能提升速度。
1、匹配全值：对索引中所有列都指定具体值，即对索引中的所有列都有等值匹配的条件。
2、匹配值的范围查询：对索引的值能够进行范围查找
3、匹配最左前缀：仅仅使用索引中的最左边列进行查询。比如组合索引（col1,col2,col3）能够被col1，col1+col2，col1+col2+col3的等值查询利用到的。
4、仅对索引进行查询：当查询列都在索引字段中。即select中的列都在索引中。
5、匹配列前缀：仅仅使用索引的第一列，并且只包含索引第1列的开头部分进行查找。例如：WHERE title LIKE ‘xxx%’
6、索引部分等值匹配，部分范围匹配
7、若列名是索引，则使用column_name is null就会使用索引
1、以%开头的like查询
2、数据类型出现隐式转化，不会使用索引
3、组合索引，不满足最左原则，不使用符合索引
4、估计使用索引比全表扫描还慢，则不要使用索引
5、用or分割条件，若or前后只要有一个列没有索引，就都不会用索引
6、使用 != 或 <> 操作符时 ：尽量避免使用！= 或 <>操作符，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。使用>或<会比较高效。
7、对字段进行null值判断：应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
8、避免select： 在解析的过程中，会将’*’ 依次转换成所有的列名，这个工作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间。