索引的種類：
1、普通索引；
2、唯一索引；
3、主鍵索引；
4、對左匹配聯合索引；
5、全文索引。
也可以分為
聚簇索引與非聚簇索引
聚簇索引： 葉節點--》資料節點 （直接找到資料，跟線性鍊錶類似）適合查詢，排序
非聚簇索引：葉節點--》索引節點--》資料塊（間接找到資料，跟非線性鍊錶類似）適合
1、某列常用於集合函式(如sum,....)。
2、某列常用於join,order by,group by。
3、查尋出的資料不超過表中資料量的20%。
非聚簇索引是相當耗資源的。使用要慎重
雖然說非聚簇索引的插入速度要大於聚簇索引的速度，但是這只是相對的，其實索引都是很消耗資源的。即想查詢快，又想更新速度快，
這個不太可能，只能從中尋找乙個平衡點。
注意：聚簇索引一張表只能建立乙個, 非聚簇索引可以建立多個，上線應該是249個。
索引的原始結構：
b+樹的查詢過程
如圖所示，如果要查詢資料項29，那麼首先會把磁碟塊1由磁碟載入到記憶體，此時發生一次io，在記憶體中用二分查詢確定29在17和35之間，鎖定磁碟塊1的p2指標，記憶體時間因為非常短(相比磁碟的io)可以忽略不計，通過磁碟塊1的p2指標的磁碟位址把磁碟塊3由磁碟載入到記憶體，發生第二次io，29在26和30之間，鎖定磁碟塊3的p2指標，通過指標載入磁碟塊8到記憶體，發生第三次io，同時記憶體中做二分查詢找到29，結束查詢，總計三次io。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的資料，如果上百萬的資料查詢只需要三次io，效能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個資料項都要發生一次io，那麼總共需要百萬次的io，顯然成本非常非常高。
b+樹性質
1.通過上面的分析，我們知道io次數取決於b+數的高度h，假設當前資料表的資料為n，每個磁碟塊的資料項的數量是m，則有h=㏒(m+1)n，當資料量n一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁碟塊的大小 / 資料項的大小，磁碟塊的大小也就是乙個資料頁的大小，是固定的，如果資料項佔的空間越小，資料項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什麼每個資料項，即索引欄位要盡量的小，比如int佔4位元組，要比bigint8位元組少一半。這也是為什麼b+樹要求把真實的資料放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁碟塊的資料項會大幅度下降，導致樹增高。當資料項等於1時將會退化成線性表。
2.當b+樹的資料項是復合的資料結構，比如(name,age,***)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的，比如當(張三,20,f)這樣的資料來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和***，最後得到檢索的資料；但當(20,f)這樣的沒有name的資料來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜尋樹的時候name就是第乙個比較因子，必須要先根據name來搜尋才能知道下一步去**查詢。比如當(張三,f)這樣的資料來檢索時，b+樹可以用name來指定搜尋方向，但下乙個欄位age的缺失，所以只能把名字等於張三的資料都找到，然後再匹配性別是f的資料了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。
建索引的幾大原則
1、最左字首匹配原則，非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。
2、=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式
3、盡量選擇區分度高的列作為索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示欄位不重複的比例，比例越大我們掃瞄的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大資料面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？使用場景不同，這個值也很難確定，一般需要join的字段我們都要求是0.1以上，即平均1條掃瞄10條記錄
4、盡量的擴充套件索引，不要新建索引。比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麼只需要修改原來的索引即可
5、索引不會包含有null值的列
只要列中包含有null值都將不會被包含在索引中，復合索引中只要有一列含有null值，那麼這一列對於此復合索引就是無效的。所以我們在資料庫設計時不要讓字段的預設值為null。
6、盡量使用短索引（int）
對串列進行索引，如果可能應該指定乙個字首長度。例如，如果有乙個char(255)的列，如果在前10個或20個字元內，多數值是惟一的，那麼就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁碟空間和i/o操作。
7、索引列排序
mysql查詢只使用乙個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那麼order by中的列是不會使用索引的。因此資料庫預設排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列建立復合索引。
8、like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是乙個問題。like 「%aaa%」 不會使用索引而like 「aaa%」可以使用索引。
9、不要在列上進行運算 >
10、不使用not in和<>操作
索引的不足：
1、降低更新操作的效率；
2、占用更多的磁碟空間。
資料庫建立索引的條件和注意事項
資料庫中建立索引是為了提公升查詢效能，但是建立索引也會降低修改效能。建立索引也有不利的一面 建立索引和維護索引要耗費時間，耗費的時間隨著資料量的增加而增加 索引佔據物理空間。除了資料表佔據物理空間以外，每乙個索引都會佔據一定的物理空間。如果建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大 如果非聚簇索引很多，一...
資料庫 優化 索引 索引的優化注意事項
設計好mysql的索引可以讓你的資料庫飛起來，大大的提高資料庫效率。設計mysql索引的時候有一下幾點注意 對於查詢佔主要的應用來說，索引顯得尤為重要。很多時候效能問題很簡單的就是因為我們忘了新增索引而造成的，或者說沒有新增更為有效的索引導致。如果不加索引的話，那麼查詢任何哪怕只是一條特定的資料都會...
索引的注意事項和原理分析
索引的原理 注意事項 1 哪些列適合建立索引 較頻繁的作為查詢條件字段應該建立索引 select from emp where empno 1 唯一性太差的字段不適合單獨建立索引，即使頻繁作為查詢條件 select from emp where 男 性別就男,女,二叉樹都是平級,就兩個資料,沒有意義...