什么是数据库索引
数据库索引是基于B+树或者B树所实现的，而大家对于树也应该有个大概了解，最简单的来讲，就是能够提高查询速度，数据库的索引也是具备这一特点。
索引优点
上面说到，索引是基于B+树或B树实现的，那么最大的优点就是查询速度的提升。
索引缺点
一、索引虽然提升了查询速度，但是同时也降低了新增、修改和删除的操作。为什么会这样呢？我们打个比方，我们本身有个数据表，查询速度比较慢，为了提升查询的速度，建立索引，这里就相当于建了一个索引相关的表，如果要新增一个数据，不仅我们原有的数据表要新增，我们的索引相关的表也要随着更新。那么操作的步骤相比于之前更多了，时间也自然增加。如果用B+树来讲，原本树的结构已经生成，如果这时再新增一个数据，那么树的结构就要改变，所需的工作量自然增大。
二、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，索引文件会增长很快。
建议：索引只是提高效率的一个因素，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。
索引的类型
常用的索引类型大概有五种：普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。
普通索引
最基本的索引，几乎没有什么限制。创建索引
（1）直接创建
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
（2）修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
（3）创建表的同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
`content` text CHARACTER NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_name (title(length))
)删除索引
DROP INDEX index_name ON table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。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
创建索引
（1）直接创建
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
（2）修改表结构
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
（3）创建表的同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
`content` text CHARACTER NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
UNIQUE indexName (title(length))
);主键索引
是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。
创建索引
（1）一般是在建表的时候创建
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
);组合索引
指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
创建索引
（1）修改表结构
ALTER TABLE table ADD INDEX name_city_age (name,city,age);
全文索引
主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其他索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where 语句加like。它可以在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。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用create index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。
创建索引
（1）创建表的时候添加全文索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
`content` text CHARACTER NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT (content)
);
（2）修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
（3）直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)
索引失效
有时候我们创建了索引，发现查询的效率并没有提升，这是为什么呢？如果通过sql的执行计划不难看出，我们所创建的索引并没有生效，所以导致了查询效率没有提升，那么为什么创建了索引，什么情况下会失效呢？
1、应尽量避免在where 子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
2、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。
3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5、下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
应该使用右模糊查询
select id from t where name like ‘abc%’
6、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
7、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’–name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
8、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
9、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
10、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
11、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。
12、.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。
一个表的索引数最好不要超过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。
13、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
