是什么
索引用於快速的查詢某些特殊列的某些行。如果沒有索引， MySQL 必須從第一行開始，然后通過搜索整個表來查詢有關的行。表越大，查詢的成本越大。如果表有了索引的話，那么 MySQL 可以很快的確定數據的位置，而不用查詢整個表格。這比順序的讀取每一行要快的多。索引就像我們查字典時的目錄一樣，我們通過查詢字典的目錄，可以定位到某一行數據。
大多數的 MySQL 的索引（主鍵索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees 結構。例外的情況有：在空間數據類型使用 R-trees 結構。存儲引擎為 MEMORY 的數據庫，也可以支持哈希索引。InnoDB 存儲引擎的全文索引使用反向列表結構。
使用場景
MySQL 會使用到索引的場景如下：
1.根據一個條件快速的匹配到對應的行。
2.縮小查詢影響行數。如果一個查詢字段有多個索引，MySQL 通常選擇使用影響行數最小的索引（選擇性最高的索引）。索引的選擇性的計算 select count(distinct name) / count(*) from table;
3.對於組合索引，索引左邊的列可以用索引前綴優化器來查詢數據。例如，你有個三列的組合索引（col1,col2,col3） ，那么你可以使用索引查詢（col1）,(col1,col2),(col1,col2,col3)這三種組合的數據。有關於組合索引，詳細請看另外一篇博客 MySQL 組合索引
4.當和其他表進行連表查詢的時候，如果進行判斷的列的數據類型和大小相同，那么再這兩個列上使用索引，可以讓判斷更加效率。例如：在如下查詢中，給tb1.name和tb2.name添加索引會提升查詢效率。 SELECT * FROM tb1, tb2 WHERE tb1. name = tb2. name
在這里，VARCHAR 與 CHAR 被認為是相同的類型。需要注意的是，如果要讓索引生效，不僅需要類型一致，大小也必須一致。例如，VARCHAR(10) 和 CHAR(10) 大小相同可以使用索引，但 VARCHAR(10) 與 CHAR(15)就無法使用索引。
5.查找索引列的 MIN() 或 MAX()值。
6.通過索引列進行排序或分組，或者組合索引的左前綴進行排序或分組。
7.查詢索引列的內容。（如果只需要返回索引列的值，那么不需要查詢數據行，直接從內存中讀取檢索值。這種情況稱為覆蓋索引）例如： SELECT key_part FROM table WHERE key_part=1
對於小型表或報表查詢處理大多數或所有行的大型表的查詢，索引不太重要。當查詢需要訪問大多數行時，順序讀取比通過索引更快。順序讀取可以最大限度地減少磁盤搜索，即使查詢不需要所有行也是如此。只有數據較大，並且需要訪問其中一部分數據的時候，索引才會顯得比較重要。
怎么用
查看索引
SHOW INDEX FROM table
運行后，顯示結果如下：
其中，各個字段的含義：
table： 表的名稱
Non_unique： 索引是否可以重復。不可以重復則為0；可以重復則為1。
Key_name： 索引名稱。創建的時候，可以選擇輸入，不輸入 MySQL 自動生成。如果索引是主鍵，則名稱始終為 PRIMARY。
Seq_in_index： 索引中的列序列號，從1開始。
Column_name： 索引涉及到的列的名稱。
Collation：列如何在索引中排序。這可以具有值 A（ascending 升序），D （ descending 降序）或NULL（未排序）。
Cardinality： 索引中唯一值的數量（不是實時更新的准確數據）。
Sub_part： 索引前綴長度。如果使用字段的部分字符作為索引，那么顯示索引字符數量。如果使用整個字段都被索引，那么為 NULL。
Packed： key的打包方式，NULL 表示不打包。
Null： 索引列包含 NULL 或者 ‘’ 的時候，會是 YES。
Index_type： 索引類型。（BTREE， FULLTEXT，HASH， RTREE）之一。
Comment： 未在當前列中描述的索引信息，例如 disabled 索引是否已禁用。
Index_comment： 在創建索引時提供的注釋。
Visible： 索引是否對優化程序可見（有的版本會出現該信息）。
添加索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (key_part,...)
ALTER TABLE t1 ADD INDEX index_name (key_part)
通常，在創建表時創建索引。對於InnoDB存儲引擎的表。其中主鍵確定數據的物理布局，可以向現有表中添加索引。key_part 表示組成索引的列的列名，如果是多個列名，那么將產生一個組合索引。在 key_part 參數后可以添加 ASC 或者 DESC 去指定索引按照正序排列還是倒序排列。
關於創建索引需要注意的是：
組合索引
組合索引是一個由多個列組成的索引。舉例說明：例如在表 address 中有三個字段，分別為 Provincial 省 city 市 county 縣 在建表的時候，用這三個字段組成一個組合索引。代碼如下：
1 CREATE TABLE address ( 2 provincial VARCHAR (10), 3 city VARCHAR (10), 4 county VARCHAR (10), 5 INDEX (provincial, city, county) 6 )
這里的索引是這樣創建的：首先按照省排序，然后，再根據同一個省的內容，按照市進行排序，最后，按照縣去排序。即，首先按照第一列進行索引排序，如果第一列內容一致，那么按照第二列進行排序，以此類推。
前綴索引
如果將字符串的列作為索引，可以創建前綴索引。一般情況下某個前綴的選擇性也是足夠高的，足以滿足查詢性能。對於BLOB，TEXT，或者很長的VARCHAR類型的列，必須使用前綴索引。前綴索引以字節為單位。前綴索引支持的長度取決於存儲引擎。例如，對於InnoDB 使用 REDUNDANT 或 COMPACT 行格式的表， 前綴最長可達767字節。對於InnoDB使用DYNAMIC 或 COMPRESSED 行格式的表， 前綴長度限制為3072字節 。對於MyISAM表，前綴長度限制為1000個字節。
如果指定的索引前綴超過最大列數據類型大小，對於非唯一索引，如果啟用了嚴格的SQL模式，創建會發生錯誤。如果未啟用嚴格SQL模式，索引長度減少到最大列數據類型大小，並產生警告。
創建前綴索引的長度，取決於索引的選擇性。詳見另外一篇博客：索引選擇性
創建前綴索引語法如下(這里的10 表示截取前10個字符)：
CREATE INDEX key_part_name ON table_name (key_part(10));
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (key_part(10))
方法索引
這里的索引類型英文名稱為：Functional Key Parts 這里作者並不清楚官方的翻譯名稱為啥，只是根據索引的方式進行翻譯。如果不對，歡迎大神指正。
這個索引類似於兩個前綴索引的拼接。直接舉個例子就明白了：在 t1 表中有兩個列，col1 和 col2 我要創建一個包含完整的 col1 列和 col2 列的前10個字節組成一個組合索引。代碼如下：
CREATE TABLE t1 ( col1 VARCHAR(10), col2 VARCHAR(20), INDEX (col1, col2(10)) );
在 MySQL 8.0.13版本及更高版本中，MySQL 支持表達式進行索引。這里，需要將運算表達式寫在括號內進行縮印的聲明。例如：
1 -- 方法索引 2 CREATE TABLE t1 ( 3 col1 INT, 4 col2 INT, 5 INDEX func_index ((ABS(col1))) 6 ); 7 8 CREATE INDEX idx1 ON t1 ((col1 + col2)); 9 10 CREATE INDEX idx2 ON t1 ( 11 (col1 + col2), 12 (col1 - col2), 13 col1 14 ); 15 16 ALTER TABLE t1 ADD INDEX ((col1 * 40) DESC);
唯一索引
通過 UNIQUE 創建的索引。索引列的內容非null值的時候必須是唯一的，null值可以不唯一。如果添加重復值，則會發生錯誤。如果在創建唯一索引的時候指定前綴值，那么前綴必須是唯一的。創建語法： CREATE UNIQUE INDEX unique_index_name ON table_name (key_part)
全文索引
全文索引，顧名思義，支持全文檢索的索引。僅支持 Innodb 和 MyISAM 兩種存儲引擎。並且只能包括 CHAR, VARCHAR 和 TEXT 列，索引始終發生在整個列上，不支持前綴索引。（即使寫了也沒用）可以對字段進行全文檢索。對於數據量比較大的數據集，先將數據加載到沒有數據的表中，然后再添加索引，效率要比把數據直接向有索引的表中添加高。
空間索引
空間索引是為空間搜索提供一種合適的數據結構，以提高搜索速度。對於空間索引，作者研究並不多，這里大概介紹下空間索引的用處。等以后研究深刻后，再補上這部分內容。首先，空間索引是干什么用的？舉例：當我們需要按照某個點，查詢附近的50米內都有哪些客戶存在。對於這個需求，可能的解法如下：
1.我們可以根據用戶的經緯度，去計算每個人跟我們的當前點的距離，然后跟50米去作對比。這在客戶數據量少的時候，還可以這么做，數據量大的時候，將會特別的浪費性能。
2.先畫一個方框，把50米范圍的數據的經緯度畫出來，通過經緯度的值進行篩選后，得到一個正方形的區域，然后再進行計算。這時候，會少很多計算，但依然不是最優方案。
3.使用空間索引。將空間按照一定規則划分為不同的區域，在檢索的時候，根據設計的區域，取出相應的數據。空間索引結構圖如下（圖片來自知乎）：
刪除索引
刪除索引沒啥好說的，語句如下：
DROP INDEX
如果索引所在的列刪除，那么該列對應的索引也會自動刪除。
索引優化
主鍵優化
表的主鍵是唯一且非空的索引，在使用InnoDB存儲引擎的時候，表數據直接掛載在主鍵的葉子節點上，是查詢速度最快的索引。
如果表的內容很多，並且很重要。但是沒有明顯的列和列的集合作為主鍵的話，可以單獨創建一個自動增長的值作為主鍵。當使用外鏈查詢的時候，這個id可以作為指向內容的指針。
外鍵優化
如果你的表有很多列，你可以將查詢頻率比較低的列拆分到其他表格，並通過復制id的方式讓它們與主表關聯。這樣，每個小表都會有個主鍵來快速查找其他數據。在查詢的時候，就可以僅查詢自己需要的列集。這時，查詢會執行較少的 I/O 並且占用較少的內存。整體原則是：為了提高性能，盡可能少的從磁盤讀取數據。這就是拆表的原則。