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索引的创建很简单，可以网上查下相关信息，在这里只是说下索引需要注意的地方，索引分为很多不同的类型，一般咱们说的是B_Tree索引，这里就只说B_Tree，如果是哈希索引，可以网上找相关资料。
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.B_Tree适用于：
1.全值匹配
全值匹配是指和索引中的所有列进行匹配。
2.匹配最左前缀
匹配左左前缀即只使用索引的第一列
3.匹配列前缀
匹配某一列开头部分（指的第一列）。
4.匹配范围值
5.精确匹配某一列并范围匹配另一列
6.只访问索引的查询
只需访问索引，无需访问数据行。
.B_Tree限制
1.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
2.不能跳过索引中的列。
3.如果查询中有某个列的范围查询，则其右边左右列无法使用索引优化查找。
在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。
那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。
1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建
索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。
2、使用联合索引尽量覆盖多的条件
这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。
3、小基数字段不需要索引
这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）
所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引
4、长字符串可以使用前缀索引
我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。
当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。
5、对排序字段设计索引的优先级低
如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。
6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。
不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。
PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name(字段 [ASC|DESC]);
UNIQUE --确保所有的索引列中的值都是可以区分的。
[ASC|DESC] --在列上按指定排序创建索引。
(创建索引的准则：
1.如果表里有几百行记录则可以对其创建索引(表里的记录行数越多索引的效果就越明显)。
2.不要试图对表创建两个或三个以上的索引。
3.为频繁使用的行创建索引。
)
示例
create index i_1 on emp(empno asc);
在mysql中，索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录。
通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列即可。
通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。
可以把索引比作新华字典的音序表。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找。但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从 10 多页的音序表中直接查找。这样就可以大大节省时间。
因此，使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能。
索引的优缺点
索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点。
优点
索引的优点如下：
1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引。
3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。
4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。
5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间
缺点
增加索引也有许多不利的方面，主要如下：
1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。
2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。
3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。
MySql为以下这些操作使用索引：
1、为了快速查找匹配WHERE条件的行。
2、为了从考虑的条件中消除行。如果在多个索引之间选择一个，正常情况下，MySql使用找到行的最小数量的那个索引。
3、如果表有一个multiple-column索引，任何一个索引的最左前缀可以通过使用优化器来查找行。例如，如果你有一个 three-column索引在(col1, col2, col3)，你能搜索索引在(col1), (col1, col2),和 (col1, col2, col3)。
