对于任何DBMS，索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。
如果对多列进行索引(组合索引)，列的顺序非常重要，MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。
例如：
假设存在组合索引it1c1c2(c1,c2)，查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引。查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引。但是，查询语句select * from t1 where c2=2不能够使用该索引，因为没有组合索引的引导列，即，要想使用c2列进行查找，必需出现c1等于某值。
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。
下面介绍几种常见的MySQL索引类型：
在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：
1. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );
我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。
在查找username="admin"的记录
1. SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';
时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括：
(1)普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
创建索引
1. CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
修改表结构
1. ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
创建表的时候直接指定
1. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
删除索引的语法：
1. DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)MySQL索引类型：唯一索引
它与前面的普通索引类似，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。它有以下几种创建方式：
创建索引
1. CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
修改表结构
1. ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
创建表的时候直接指定
1. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
(3)MySQL索引类型：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：
1. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
1. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username
VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：
1. ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);
建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：
1. usernname , city, age usernname , city usernname
以上的相关内容就是对MySQL索引类型的部分内容的介绍，望你能有所收获。
使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
索引不会包含有NULL值的列
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
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。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
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。
不要在列上进行运算
1. select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
1. select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
不使用NOT IN和<>操作
索引优化 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
最左前缀原理与相关优化高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。这里先说一下联合索引的概念。在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数，但是这里我不想讨论太多关系代数的话题，因为那样会显得很枯燥，所以这里就不再做严格定义。另外，单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：SHOW INDEXFROM employees.titles;+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+|Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality |Null| Index_type |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+| titles | 0|PRIMARY | 1| emp_no | A | NULL| | BTREE || titles | 0|PRIMARY | 2| title | A | NULL| | BTREE || titles | 0|PRIMARY | 3| from_date | A | 443308| | BTREE || titles | 1| emp_no | 1| emp_no | A | 443308| | BTREE |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>，还有一个辅助索引<emp_no>。为了避免多个索引使事情变复杂（MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂），这里我们将辅助索引drop掉：ALTERTABLE employees.titles DROPINDEX emp_no;这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。情况一：全列匹配。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'AND title='Senior Engineer'AND from_date='1986-06-26';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+| 1| SIMPLE | titles | const |PRIMARY |PRIMARY|59 | const,const,const | 1| |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+很明显，当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒：EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26'AND emp_no='10001'AND title='Senior Engineer';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+| 1| SIMPLE | titles | const |PRIMARY |PRIMARY|59 | const,const,const | 1| |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+效果是一样的。情况二：最左前缀匹配。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+| 1| SIMPLE | titles | ref |PRIMARY |PRIMARY|4 | const | 1| |+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'AND from_date='1986-06-26';+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | ref |PRIMARY |PRIMARY|4 | const | 1| Using where|+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no唯一，所以不存在扫描）。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。首先我们看下title一共有几种不同的值：SELECTDISTINCT(title) FROM employees.titles;+--------------------+| title |+--------------------+| Senior Engineer || Staff || Engineer || Senior Staff || Assistant Engineer || Technique Leader || Manager |+--------------------+只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：EXPLAIN SELECT*FROM employees.titlesWHERE emp_no='10001'AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')AND from_date='1986-06-26';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | range |PRIMARY |PRIMARY|59 |NULL| 7| Using where|+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较：SHOW PROFILES;+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+| 10|0.00058000|SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'AND from_date='1986-06-26'|| 11|0.00052500|SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'AND title IN ... |+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。情况四：查询条件没有指定索引第一列。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| 1| SIMPLE | titles |ALL |NULL |NULL|NULL |NULL|443308| Using where|+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+由于不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。情况五：匹配某列的前缀字符串。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'AND title LIKE'Senior%';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | range |PRIMARY |PRIMARY|56 |NULL| 1| Using where|+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+此时可以用到索引，但是如果通配符不是只出现在末尾，则无法使用索引。（原文表述有误，如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀）情况六：范围查询。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no <'10010'and title='Senior Engineer';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | range |PRIMARY |PRIMARY|4 |NULL| 16| Using where|+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。EXPLAIN SELECT*FROM employees.titlesWHERE emp_no <'10010'AND title='Senior Engineer'AND from_date BETWEEN'1986-01-01'AND'1986-12-31';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | range |PRIMARY |PRIMARY|4 |NULL| 16| Using where|+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配，因为在type中这两者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：EXPLAIN SELECT*FROM employees.titlesWHERE emp_no BETWEEN'10001'AND'10010'AND title='Senior Engineer'AND from_date BETWEEN'1986-01-01'AND'1986-12-31';+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | range |PRIMARY |PRIMARY|59 |NULL| 16| Using where|+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。情况七：查询条件中含有函数或表达式。很不幸，如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）。例如：EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'ANDleft(title, 6)='Senior';+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| 1| SIMPLE | titles | ref |PRIMARY |PRIMARY|4 | const | 1| Using where|+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+虽然这个查询和情况五中功能相同，但是由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而情况五中用LIKE则可以。再如：EXPLAIN SELECT*FROM employees.titles WHERE emp_no -1='10000';+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| 1| SIMPLE | titles |ALL |NULL |NULL|NULL |NULL|443308| Using where|+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，但是由于查询条件是一个表达式，MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度，因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。索引选择性与前缀索引既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：Index Selectivity = Cardinality / #T显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：SELECTcount(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;+-------------+| Selectivity |+-------------+| 0.0000|+-------------+title的选择性不足0.0001（精确值为0.00001579），所以实在没有什么必要为其单独建索引。有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。从图12可以看到employees表只有一个索引<emp_no>，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：EXPLAIN SELECT*FROM employees.employees WHERE first_name='Eric'AND last_name='Anido';+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| id | select_type |table | type | possible_keys |key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| 1| SIMPLE | employees |ALL |NULL |NULL|NULL |NULL|300024| Using where|+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：SELECTcount(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;+-------------+| Selectivity |+-------------+| 0.0042|+-------------+SELECTcount(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;+-------------+| Selectivity |+-------------+| 0.9313|+-------------+<first_name>显然选择性太低，<first_name, last_name>选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如<first_name, left(last_name, 3)>，看看其选择性：SELECTcount(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;+-------------+| Selectivity |+-------------+| 0.7879|+-------------+选择性还不错，但离0.9313还是有点距离，那么把last_name前缀加到4：SELECTcount(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;+-------------+| Selectivity |+-------------+| 0.9007|+-------------+这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比<first_name, last_name>短了接近一半，我们把这个前缀索引建上：ALTERTABLE employees.employeesADDINDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：SHOW PROFILES;+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+| 87|0.11941700|SELECT*FROM employees.employees WHERE first_name='Eric'AND last_name='Anido'|| 90|0.00092400|SELECT*FROM employees.employees WHERE first_name='Eric'AND last_name='Anido'|+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+性能的提升是显著的，查询速度提高了120多倍。前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
补充该节中的"范围查询"说明:
Mysql对于范围查询range分的优化为单字段优化和多元素优化:
|
|
Mysql检索时间查询 (版本要求: 5.0.37或以上)
开启profile1 mysql>set profiling=1;2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)eg：1 mysql>select*from test_1;2 mysql> show profiles;3 +----------+------------+----------------------+4 | Query_ID | Duration | Query |5 +----------+------------+----------------------+6 | 1|0.84718100|select*from test_1 |7 +----------+------------+----------------------+8 1 row inset (0.00 sec)
