索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。在没有索引的情况下，数据库会遍历全部数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

MySQL索引的种类

1. 普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。

2. 唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

3. 全文索引（FULLTEXT）

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：

–title,time

–title

为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

用了索引：

SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;

SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';

没用索引：

SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

MySQL索引的优化

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	使用	使用
返回某范围内的数据	使用	不使用
一个或极少不同值	不使用	不使用
小数目的不同值	使用	不使用
大数目的不同值	不使用	使用
频繁更新的列	不使用	使用
外键列	使用	使用
主键列	使用	使用
频繁修改索引列	不使用	使用

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 不要在列上进行运算

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′。

MySQL索引的类型

1.HASH

Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现

（1）Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

2.BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息.

而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息.

3.RTREE

RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.

4.FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在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FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%”这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间