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1、普通索引
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这是最基本的索引，它没有任何限制。
2、唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
3、主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
4、聚簇索引
聚簇索引的索引顺序就是数据存储的物理存储顺序，这样能保证索引值相近的元组所存储的物理位置也相近。
5、全文索引（FULLTEXT）
全文索引只能创建在数据类型为VARCHAR或TEXT的列上，建立全文索引后，能够在建立了全文索引的列上进行全文查找。全文索引只能在MyISAM存储引擎的表中创建。
实际工作使用中，索引可以建立在单一列上，称为单列索引，也可以建立在多个列上，称为组合索引。
索引一般建立在经常出现在where子句中的字段，对于大的文本字段不建议加索引。
频繁进行数据库操作的表，不建议建立太多的索引。
一个表不要加太多索引，会影响insert和update的效率。
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在
数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者
使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多
个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就
能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或
删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更
新不需要对索引进行维护。
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。
比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行
SQL 语句：
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：
如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：
你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因
为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。
首先， 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增
长会非常快，严重影响查询的效率。
其次， 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，
没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：
运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：
这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。
创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多，字
段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢？
先看一下字段在全部数据中的选择度：
通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
公式：
例如：
引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响
拓展：Alibaba《Java开发手册》
【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本
区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会 高达
90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。
结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。
举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先
访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代
表男性。
如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：
运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：
结论：当数据重复度大，比如 高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字
符串等。
① 冗余索引
举例：建表语句如下
我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一
个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有
什么好处。
② 重复索引
另一种情况，我们可能会对某个列 重复建立索引 ，比方说这样：
我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就
会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
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