Mysql官方对索引的定义是：索引(Index)是帮助Mysql高效获取数据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。
为什么要建索引？
索引的目的在于提高查询效率。
比如：如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
如果没有索引，那么你可能需要a----z，会使查找效率变慢。
索引也可以理解为：排好序的快速查找数据结构。
索引有两大功能：查找快，排好序。也即建的索引将会影响到Sql的两部分。
第一部分：就是where条件后面这部分的条件约束是否用到索引，这部分就是负责查找的条件过滤。
第二部分：索引会影响到where后面的查找以及order by后面的排序。
在数据本身之外，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。下图就是一种可能的索引方式示例：
索引的优势：
类似大学图书馆中建书目的索引，提高数据检索的效率，降低了数据库的IO成本。
通过对索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。
索引的劣势：
实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引的字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。
虽然索引大大的提高了查询的效率，同时却会降低更新表的速度，如对表进行inser,update以及detele。因为更新表时，Mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引只是提高查询效率的一个因素，如果有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引或优化查询语句。
索引分类和建索引语句：
1.单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。
2.唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
3.复合索引：即一个索包含多个列。
基本的语句：
如果建的是唯一索引，那么就加UNIQUE这个关键字，不加就可以省略。
如果是CHAR VARCHAR类型，length可以小于字段的实际长度。如果是BLOB和TEXT类型，必须指定length。
如果columnname(length)写了多个，那么就是复合索引。
第一种建法：
1.CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(columnname(length));//单值索引
2.ALTER mytable ADD [UNIQUE] INDEX [indexName] ON (columnname(length)) //单值索引
删除索引：
3.DROP INDEX [indexName]ON mytable; //意思就是把某个表中的某个索引给删了
查看索引：
4.SHOW INDEX FROM Table_name\G;
有四种方式来添加数据表的索引：
1.ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。
2.ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）。
3.ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出现多次。
4.ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引。
Java开发相关的Mysql索引结构：
BTree索引：
【初始化介绍】 一颗b+树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
【查找过程】如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。
真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
以下索引了解即可。
Hash索引
full-text全文索引
R-Tree索引
哪些情况下适合建索引？
1.主键自动建立唯一索引。
2.频繁作为查询条件的字段应该建索引。
3.查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引。
4.频繁更新的字段不适合创建索引：因为每次更新不单单只是更新了记录，还会更新索引，加重了IO负担。
5.Where条件里用不到的字段不创建索引。
6.单键/组合索引的选择问题(高并发下倾向创建组合索引)。
7.查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度。
8.查询中统计或者分组字段。
哪些情况下不适合建索引？
1.表记录太少。
2.经常增删改的表：提高了查询效率，但是同时却会降低了更新表的速度，如对表进行INSERT,UPDATE以及DELETE。因为更新表时，MySql不仅要保存数据，还要保存索引文件。
3.数据重复并且分布平均的表字段，因此应该只给最经常查询和最经常排序的数据列建立索引，但如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
