一、索引类型

1.普通索引：这是最基本的索引，它没有任何限制

2.唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值

3.主键索引：它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引；

4.组合索引：为了进一步提高效率，将两个或多个字段建到一个索引中

二、索引的区别

普通索引需要回表

三、索引的数据结构（常见模型）

1.哈希表

a.哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把value 放在数组的这个位置。将不同的输入值通过Hash算法得到长度相同的输出。不可避免地，多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。 

b.哈希表的优点：随机读的速度快

c.哈希表的缺点：适合等值查询，范围查询慢；无法利用索引进行排序；不支持多联合索引的最左前缀原则；如   果有大量重复的键值，效率低，存在哈希碰撞；插入慢。

d.哈希表适合于等值查询的场景

2.有序数组

a.有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀

b.在需要更新数据的时候麻烦，往中间插入一个数据需要挪动后面的记录，所以有序数组索引只适用于静态存储引擎（不需要更改的数据）

3.B+树

a.B+树的叶子节点可以存放整行数据的主键索引，也可以存放主键值的普通索引，

b.B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。往中间插入数值时，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果插入的那页已满，这种情况下需要再申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去，这个过程称为页分裂。页分裂不仅影响性能，还影响页的利用率。

c.当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

三、索引优化

1.覆盖索引：由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优       化手段。

2.最左前缀原作

3.索引下推：mysql5.6以后新加  

四、怎么判断你的查询使用了索引

explain 关键字 

explain执行结果的字段：

table: 这是重要的列，显示连接使用了何种类型.

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

possible_keys：可能使用了哪个索引在该表中查找行。如果没有使用任何索引，就显示的NULL，可以用于对优化时的索引调整。 

key：显示使用的索引，如果没有使用，则显示NULL 

key_len：显示的是所使用的索引长度，如果没使用，则是NULL。当然，在使用索引的情况下，索引长度越小。效果越明显。 

ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows：MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息。

五、索引失效

1.前导模糊查询：就是模糊查询不能以%开头；

2.如果是组合索引的话，如果不按照索引的顺序进行查找，比如直接使用第三个位置上的索引而忽略第一二个位置上的索引时，则会进行全表查询

3.条件中有or； 应当尽量避免在where语句中使用or连接条件，否则导致引擎放弃使用索引

4.索引无法存储null值，所以where的判断条件如果对字段进行了null值判断，将导致数据库放弃索引而进行全表查询。

单列索引无法储存null值，组合索引无法全储存为null；查询时，采用is null 条件时，不能利用索引，只能通过全表扫描

为什么索引列不能储存null值：索引是有序的。NULL值进入索引时，无法确定其应该放在哪里。

5.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，

7. 应尽量避免在索引列上进行函数操作或者运算，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

8.mysql优化器觉的全表扫描效率高，就会放弃索引。