什么是索引？为什么要建立索引

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。

例如：有一张person表，其中有2W条记录，记录着2W个人的信息。有一个Phone的字段记录每个人的电话号码，现在想要查询出电话号码为xxxx的人的信息。

如果没有索引，那么将从表中第一条记录一条条往下遍历，直到找到该条信息为止。

如果有了索引，那么会将该Phone字段，通过一定的方法进行存储，好让查询该字段上的信息时，能够快速找到对应的数据，而不必在遍历2W条数据了。其中MySQL中的索引的存储类型有两种：BTREE、HASH。 也就是用树或者Hash值来存储该字段，要知道其中详细是如何查找的，需要一定的算法知识了。

B-Tree

B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用B-Tree这个术语，是因为MySQL在CREATE TABLE或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如InnoDB就是使用的B+Tree。

B+Tree中的B是指balance，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。

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InnoDB聚簇索引（clustered index）

聚簇索引保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相同（所以字符串类型不宜建立聚簇索引，特别是随机字符串，会使得系统进行大量的移动操作），且一个表只能有一个聚簇索引。因为由存储引擎实现索引，所以，并不是所有的引擎都支持聚簇索引。

聚簇索引:

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二级索引：

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索引的优点和缺点

优点

1、所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引，也就是可以给任意字段设置索引

2、大大加快数据的查询速度

缺点

1、创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加

2、索引也需要占空间，我们知道数据表中的数据也会有最大上线设置的，如果我们有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快达到上线值

3、当对表中的数据进行增加、删除、修改时，索引也需要动态的维护，降低了数据的维护速度。

使用原则

通过上面说的优点和缺点，我们应该可以知道，并不是每个字段度设置索引就好，也不是索引越多越好，而是需要自己合理的使用。

并不是所有索引对查询都有效

并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

索引并不是越多越好

索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数较好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

避免更新聚簇索引数据列

应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，mysql默认的clustered索引为主键，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

经常更新的表就避免对其进行过多的索引

对经常更新的表就避免对其进行过多的索引，对经常用于查询的字段应该创建索引。

数据量小的表最好不要使用索引

数据量小的表最好不要使用索引，因为由于数据较少，可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短，索引就可能不会产生优化效果。

避免在不同值少的列上加索引

在一不同值少的列上(字段上)不要建立索引，比如在学生表的"性别"字段上只有男，女两个不同值。相反的，在一个字段上不同值较多可以根据需要建立索引。

根据业务需求建立索引

索引的建立要根据业务特点进行，不能凭空想象的设置索引。经常作为查询条件的列才有建立索引的必要性。