什么是数据库索引？先来个官方一些的定义吧。

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

这段话有点绕，其实把索引理解为图书目录，就非常好理解了。

如果我们想在图书中查找特定内容，在没有目录的情况下只能逐页翻找。与此类似，当执行下面这样一条SQL语句时，假如没有索引，数据库如何查找到相对应的记录呢？

SELECT * FROM student WHERE name='叶良辰'

搜索引擎只能扫描整个表的每一行，并依次对比判断name的值是否等于“叶良辰”。我们知道，单纯的内存运算是很快的，但从磁盘中取数据到内存中是相对慢的，当表中有大量数据时，内存与磁盘交互次数大大增加，这就导致了查询效率低下。

优点：

1.大大加快数据的查询速度

2.唯一索引可以保证数据库表每一行的唯一性

3.加速表连接时间

缺点：

1.创建、维护索引要耗费时间，所以，索引数量不能过多。

2.索引是一种数据结构，会占据磁盘空间。

3.对表进行更新操作时，索引也要动态维护，降低了维护速度

1.确认mysql安装好了，并且服务已经起来了。

2.连接mysql，有好几种方式。

3.使用命令，进入相应的数据库，显示出库中的表，我们给t_user设置索引。

4.使用命令创建索引。

5.使用命令，显示索引。我们可以看到两个索引，我们可以发现，当创建数据库时，如果设置了主键，则mysql会自动给主键建立索引。

按照索引列的个数，可以将索引划分为单列索引和符合索引；

按照索引列值的唯一性，可以将索引分为唯一索引和非唯一索引。

Create [unique] index 索引名 on 表名(一个或多个索引列名并用“，”隔开)

优点：查询大量数据时，可以提高查询效率。

缺点：不维护空值，占用一定的资源，插入和更新数据时，影响效率。

　　索引的概念理解: 数据库中的索引与书籍中的索引类似，在一本书中，利用索引可以快速查找所需信息，无须阅读整本书。在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据。书中的索引是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码。而数据库中的索引是某个表中一列或者若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。  

索引的作用: 1.通过创建唯一索引，可以保证数据记录的唯一性。 2.可以大大加快数据检索速度。 3.可以加速表与表之间的连接，这一点在实现数据的参照完整性方面有特别的意义。 4.在使用ORDER BY和GROUP BY子句中进行检索数据时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 5.使用索引可以在检索数据的过程中使用优化隐藏器，提高系统性能。 

 聚集索引与非聚集索引的概念和区别: 聚集索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序，然后再重新存储到磁盘上，即聚集索引与数据是混为一体的，它的叶节点中存储的是实际的数据。 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不用将物理数据页中的数据按列排序。非聚集索引的叶节点存储了组成非聚集索引的关键字值和行定位器。 --数据库中索引的相关学习--

索引存储在内存中，为服务器存储引擎为了快速找到记录的一种数据结构。

优缺点及使用场景

• 减少表的检索行数，提高查询效率

• 建立唯一索引或者主键索引,保证数据字段的唯一性

• 检索时有分组和排序需求时，减少服务器排序的时间

缺点：

• 创建和维护索引需要消耗时间及内存，随着数据的增加而增加

• 索引字段过多，数据量巨大时，索引占据空间可能比表更大。

• 当对表的数据进行更新操作时,索引也要动态的维护,这样就会降低数据的维护速度。

使用注意：

• 表数据较小时不建议使用，此时全表扫描可能效率更好。

• 在经常需要where、排序、分组、取区间的列上建议使用。

• 列不能作为表达式的一部分，或者用作函数参数，否则失效。

• 当表更新操作远大于select操作时，不建议添加索引。

关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句：

mysql>SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂的消耗内存，并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引：

mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句，其对比非常明显：

MySQL索引的概念

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。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条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。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。

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索引的类型

1. 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。

01  –直接创建索引

02  CREATE INDEX index_name ON table(column(length))

03  –修改表结构的方式添加索引

04  ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))

05  –创建表的时候同时创建索引

06  CREATE TABLE `table` (

07      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

08      `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

09      `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

10      `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

11       PRIMARY KEY (`id`),

12       INDEX index_name (title(length))

13  )

14  –删除索引

15  DROP INDEX index_name ON table

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。

01  –创建唯一索引

02  CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))

03  –修改表结构

04  ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))

05  –创建表的时候直接指定

06  CREATE TABLE `table` (

07      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

08      `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

09      `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

10      `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

11      PRIMARY KEY (`id`),

12      UNIQUE indexName (title(length))

13  );

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。

01  –创建表的适合添加全文索引

02  CREATE TABLE `table` (

03    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

04    `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

05    `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

06    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

07    PRIMARY KEY (`id`),

08    FULLTEXT (content)

09  );

10  –修改表结构添加全文索引

11  ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)

12  –直接创建索引

13  CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

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。例如上表中针对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：

1   –使用到上面的索引

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

3   SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';

4   –不使用上面的索引

5   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。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

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 “?a%” 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>

一、索引

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。

打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。

创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。

实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。

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。

二、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

1. 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。

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。

2. HASH

由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。

HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3. 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（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。