索引
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。笔者理解索引相当于一本书的目录，通过目录就知道要的资料在哪里，不用一页一页查阅找出需要的资料。关键字index
索引分类
唯一索引
强调唯一，就是索引值必须唯一，关键字unique index。
创建索引：
create unique index 索引名 on 表名(列名);
alter table 表名 add unique index 索引名 (列名);
删除索引：
drop index 索引名 on 表名;
alter table 表名 drop index 索引名;
主键
主键就是唯一索引的一种，主键要求建表时指定，一般用auto_increatment列，关键字是primarykey。
主键创建：
creat table test (id int not null primary key auto_increment);
全文索引
InnoDB不支持，Myisam支持性能比较好，一般在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 列上创建。
单列索引与多列索引
索引可以是单列索引也可以是多列索引（也叫复合索引）。按照上面形式创建出来的索引是单列索引，
创建多列索引：
create table test (id int not null primary key auto_increment,uname char
(8) not null default ”,password char(12) not null,INDEX(uname,password))type
=myisam;
注意：INDEX(a, b, c)可以当做a或(a, b)的索引来使用，但和b、c或(b,c)的索引来使用这是一个最左前缀的优化方法，在后面会有详细的介绍，你只要知道有这样两个概念
查看表的索引
命令：show index from 表名
Table：表名
Key_name：什么类型索引（这了是主键）
Column_name：索引列的字段名
Cardinality：索引基数，很关键的一个参数，平均数值组=索引基数/表总数据行，平均数值组越接近1就越有可能利用索引
Index_type：如果索引是全文索引，则是fulltext,这里是b+tree索引
InnoDB索引实现
B-树
性质：是一种多路搜索树（并不是二叉的）：
定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；
根结点的儿子数为[2, M]；
除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；
每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）
非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；
-
所有叶子结点位于同一层；
搜索：从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；
B-树 M=3
B+树
性质：B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：
其定义基本与B-树同，除了：
非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；
为所有叶子结点增加一个链指针；
-
所有关键字都在叶子结点出现；
B+树 M=3
综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
为什么使用B+树
为什么使用B-/+树
文件很大，不可能全部存储在内存中，故要存储到磁盘上。
索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。
局部性原理与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数。
数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。
为什么使用B+树
B+树更适合外部存储,由于内节点无 data 域,一个结点可以存储更多的内结点,每个节点能索引的范围更大更精确,也意味着 B+树单次磁盘IO的信息量大于B-树,I/O效率更高。
Mysql是一种关系型数据库，区间访问是常见的一种情况，B+树叶节点增加的链指针,加强了区间访问性，可使用在范围区间查询等，而B-树每个节点 key 和 data 在一起，则无法区间查找。
索引使用的时候注意事项
索引不会包含有NULL值的列(MySQL5.0已经优化)。只要列中包含有NULL值都将不会被包含在MySQL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。
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。
索引列排序(单独order by 用不了索引，索引考虑加where 或加limit) 。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。
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 “%aaa%” 不会使用MySQL索引而like “aaa%”可以使用索引。
OR 其中有一个不是索引会遍历全表
最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。
索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可
索引使用的时候注意事项
- NULL 其实并不是空值，而是要占用空间，建议使用 NOT NULL 而不是 NULL
