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如果没有索引，MySQL将从第一行记录开始，穿越整个表找到相应的记录，表越大，相应的查询的代价也就越大。如果针对查询中的列有索引，MySQL就能在数据文件中快速确定需要查找的位置，再也不用穿越整个表来捞数据了。
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这里简单介绍一下mysql中常用索引：在添加索引之前最好先查看一下该表中已存在哪些索引：show index from 表名；主键索引注意： 主键索引一张表中只能有一个，但是可以添加多个索引 比如：唯一索引、普通索引、全文索引。
则查询语句1：select * from TABLE1 where COL1 = “1”and COL2 = “A”，数据库优化器会优先选择字段COL1上的索引来定位表中的数据，因为通过COL1上的索引就可以将结果集迅速定位在一个小范围内12%。
username=‘admin‘；时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。索引分单列索引和组合索引。
MySQL索引的类型 普通索引这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，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。
MySQL会在以下操作时使用索引：快速查找匹配where语句的行记录时。预计能够缩小结果的范围时。如果查询能够匹配多个索引，MySQL一般会使用能够过滤出结果最少的索引。join操作时从其他表捞数据。
如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。
二级索引可以说是我们在Mysql中最常用的索引，通过理解二级索引的索引结构可以更容易理解二级索引的特性和使用。最后聊点轻松的索引结构，哈希索引就是通过哈希表实现的索引，即通过被索引的列计算出哈希值，并指向被索引的记录。
索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。
简介mysql索引的数据结构是树，常用的存储引擎innodb采用的是B+Tree。这里对B+Tree及其相关的查找树进行简要介绍。
叶子节点包含了全部数据，其他节点只包含索引列。InnoDB将通过主键聚集数据，也就是说上图中的“被索引的列”就是主键列。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。
如果没有这样的索引InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
聚簇索引（推荐教程：mysql教程）聚簇索引是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。特点：存储数据的顺序和索引顺序一致。
聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
非聚簇索引（NoClustered Index），又叫二级索引。二级索引的叶子节点中保存的不是指向行的物理指针，而是行的主键值。
mysql的聚簇索引是指innodb引擎的特性，mysiam并没有，如果需要该索引，只要将索引指定为主键（primary key）就可以了。
1、只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引，无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称，为另一个数据库中的表或视图创建索引。
2、可以通过指定限定的数据库名称，为另一个数据库中的表或视图创建索引。
3、单击“确定”。在“新建列”对话框中，单击“确定”。使用表设计器创建聚集索引 在“对象资源管理器”中，展开要使用聚集索引创建表的数据库。右键单击“表”文件夹，然后单击“新建表…”。
1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
3、关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树。
4、mysql的数据结构用的是b+而不是b红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
