0 前言
这篇文章不会讲解索引的基础知识，主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理，里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书，也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识，可以参考我的这篇博客：面试官问你B树和B+树，就把这篇文章丢给他
1 索引的管理
索引有很多中类型：普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引，下面我们看看如何创建和删除下面这些类型的索引。
1.1 索引的创建方式
索引的创建是可以在很多种情况下进行的。
直接创建索引CREATE [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name ON table_name(column_name(length))
[UNIQUE|FULLLTEXT]：表示可选择的索引类型，唯一索引还是全文索引，不加话就是普通索引。
table_name：表的名称，表示为哪个表添加索引。
column_name(length)：column_name是表的列名，length表示为这一列的前length行记录添加索引。
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
[UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (title(length))
)
1.2 主键索引和组合索引创建的方式
前面讲的都是普通索引、唯一索引和全文索引创建的方式，但是，主键索引和组合索引创建的方式却是有点不一样的，所以单独拿出来讲一下。
组合索引创建方式
创建表的时候同时创建索引CREATE TABLE `table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`), INDEX index_name(id,title)
)
修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX name_city_age (name,city,age);
主键索引创建方式
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。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
CREATE TABLE `table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
)
1.3 删除索引
删除索引可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。
(1)DROP INDEX index_name ON talbe_name
(2)ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
(3)ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。
1.4 索引实例
上面讲了一下基本的知识，接下来，还是通过一个具体的例子来体会一下。
step1：创建表create table table_index( id int(11) not null auto_increment,
title char(255) not null,
primary key(id)
);
step2：添加索引
首先，我们使用直接添加索引的方式添加一个普通索引。
CREATE INDEX idx_a ON table_index(title);
接着，我们用修改表结构的时候添加索引。
ALTER TABLE table_index ADD UNIQUE INDEX idx_b (title(100));
最后，我们再添加一个组合索引。
ALTER TABLE table_index ADD INDEX idx_id_title (id,title);
这样，我们就把前面索引的方式都用上一遍了，我相信你也熟悉这些操作了。
step3：使用SHOW INDEX命令查看索引信息如果想要查看表中的索引信息，可以使用命令SHOW INDEX,下面的例子，我们查看表table_index的索引信息。
SHOW INDEX FROM table_index\G;
得到上面的信息，上面的信息什么意思呢？我们逐一介绍！
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| Table | 索引所在的表 |
| Non_unique | 非唯一索引，如果是0，代表唯一的，也就是说如果该列索引中不包括重复的值则为0 否则为1 |
| Key_name | 索引的名字，如果是主键的话 则为PRIMARY |
| Seq_in_index | 索引中该列的位置，从1开始,如果是组合索引 那么按照字段在建立索引时的顺序排列 |
| Collation | 列是以什么方式存储在索引中的。可以是A或者NULL，B+树索引总是A，排序的， |
| Sub_part | 是否列的部分被索引，如果只是前100行索引，就显示100，如果是整列，就显示NULL |
| Packed | 关键字是否被压缩，如果没有，为NULL |
| Index_type | 索引的类型，对于InnoDB只支持B+树索引，所以都是显示BTREE |
直接删除索引方式
DROP INDEX idx_a ON table_index;
修改表结构时删除索引
ALTER TABLE table_index DROP INDEX idx_b;
1.5 Cardinality关键字解析
在上面介绍了那么多个关键字的意思，但是Cardinality这个关键字非常的关键，优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。在B+树索引中，只有高选择性的字段才是有意义的，高选择性就是这个字段的取值范围很广，比如姓名字段，会有很多的名字，可选择性就高了。
一般来说，判断是否需要使用索引，就可以通过Cardinality关键字来判断，如果非常接近1，说明有必要使用，如果非常小，那么就要考虑是否使用索引了。
需要注意的一个问题时，这个关键字不是及时更新的，需要更新的话，需要使用ANALYZE TABLE，例如。
analyze table table_index;
因为目前没有数据，所以，你会发现，这个值一直都是0，没有变化。
InoDB存储引擎Cardinality的策略
在InnoDB存储引擎中，这个关键字的更新发生在两个操作中：insert和update。但是，并不是每次都会更新，这样会增加负荷，所以，对于这个关键字的更新有它的策略：
表中1/16的数据发生变化InnoDB存储引擎的计数器stat_modified_conter>2000000000
默认InnoDB存储引擎会对8个叶子节点进行采样，采样过程如下：
B+树索引中叶子节点数量，记做A随机取得B+树索引中的8个叶子节点。统计每个页不同的记录个数，分别为p1-p8
根据采样信息得到Cardinality的预估值：(p1+p2+p3+...+p8)*A/8
因为随机采样，所以，每次的Cardinality值都是不一样的，只有一种情况会一样的，就是表中的叶子节点小于或者等于8，这时候，怎么随机采样都是这8个，所以也就一样的。
1.6 Fast Index Creation
在MySQL 5.5之前，对于索引的添加或者删除，每次都需要创建一张临时表，然后导入数据到临时表，接着删除原表，如果一张大表进行这样的操作，会非常的耗时，这是一个很大的缺陷。
InnoDB存储引擎从1.0.x版本开始加入了一种Fast Index Creation（快速索引创建）的索引创建方式。
这种方式的策略为：每次为创建索引的表加上一个S锁（共享锁），在创建的时候，不需要重新建表，删除辅助索引只需要更新内部视图，并将辅助索引空间标记为可用，所以，这种效率就大大提高了。
1.7 在线数据定义
MySQL5.6开始支持的在线数据定义操作就是：允许辅助索引创建的同时，还允许其他insert、update、delete这类DM操作，这就极大提高了数据库的可用性。
所以，我们可以使用新的语法进行创建索引：
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
[ALGORITHM = {DEFAULT|INPLACE|COPY}]
[LOCK = {DEFAULT|NONE|SHARED|EXLUSIVE}]
ALGORITHM指定创建或者删除索引的算法
COPY：创建临时表的方式INPLACE：不需要创建临时表
DEFAULT：根据参数old_alter_table参数判断，如果是OFF,采用INPLACE的方式
LOCK表示对表添加锁的情况
NONE：不加任何锁SHARE：加一个S锁，并发读可以进行，写操作需要等待
EXCLUSIVE：加一个X锁，读写都不能并发进行
DEFAULT：先判断是否可以使用NONE，如不能，判断是否可以使用SHARE，如不能，再判断是否可以使用EXCLUSIVE模式。
2 B+ 树索引的使用
2.1 联合索引
联合索引是指对表上的多个列进行索引，这一部分我们将通过几个例子来讲解联合索引的相关知识点。
首先，我们先创建一张表以及为这张表创建联合索引。
create table t_index(
a char(2) not null default '',
b char(2) not null default '',
c char(2) not null default '',
d char(2) not null default '' )engine myisam charset utf8;
创建联合索引
alter table t_index add index abcd(a,b,c,d);
插入几条测试数据
insert into t_index values('a','b','c','d'),
('a2','b2','c2','d2'),
('a3','b3','c3','d3'),
('a4','b4','c4','d4'),
('a5','b5','c5','d5'),
('a6','b6','c6','d6');
到这一步，我们已经基本准备好了需要的数据，我们可以进行更深一步的联合索引的探讨。
我们什么时候需要创建联合索引呢
索引建立的主要目的就是为了提高查询的效率，那么联合索引的目的也是类似的，联合索引的目的就是为了提高存在多个查询条件的情况下的效率，就如上面建立的表一样，有多个字段，当我们需要利用多个字段进行查询的时候，我们就需要利用到联合索引了。
什么时候联合索引才会发挥作用呢
有时候，我们会用联合索引，但是，我们并不清楚其原理，不知道什么时候联合索引会起到作用，什么时候又是会失效的？
带着这个问题，我们了解一下联合索引的最左匹配原则。
最左匹配原则：这个原则的意思就是创建组合索引，以最左边的为准，只要查询条件中带有最左边的列，那么查询就会使用到索引。
下面，我们用几个例子来看看这个原则。
EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' \G;
我们看看这条语句的结果，首先，我们看到使用了索引，因为查询条件中带有最左边的列a，那么利用了几个索引呢？这个我们需要看key_len这个字段，我们知道utf8编码的一个字符3个字节，而我们使用的数据类型是char(2)，占两个字节，索引就是2*3等于6个字节，所以只有一个索引起到了作用。
EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' \G;
这个语句我们可以看出，这个没有使用索引，因为possible_keys为空，而且，从查询的行数rows可以看出为6（我们测试数据总共6条），说明进行了全盘扫描的，说明这种情况是不符合最左匹配原则，所以不会使用索引查询。
EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d \G;
这种情况又有点不一样了，我们使用了一个排序，可以看出使用了索引，通过key_len为12可以得到使用了2个索引a、b，另外在Extra选项中可以看到使用了Using filesort，也就是文件排序，这里使用文件排序的原因是这样的：上面的查询使用了a、b索引，但是当我们用d字段来排序时，（a，d）或者（b，d）这两个索引是没有排序的，联合索引的使用有一个好处，就是索引的下一个字段是会自动排序的，在这里的这种情况来说，c字段就是排序的，但是d是不会，如果我们用c来排序就会得到不一样的结果。
EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c \G;
是不是可以看到，当我们用c进行排序的时候，因为使用了a、b索引，所以c就自动排序了，所以也就不用filesort了。
讲到这里，我相信通过上面的几个例子，对于联合索引的相关知识已经非常的透彻清晰了，最后，我们再来聊几个常见的问题。
Q1：为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
Q2：为什么需要使用联合索引
减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！
覆盖索引
覆盖索引是一种从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录，使用覆盖索引的一个好处是辅助索引不包含整行记录的所有信息，所以大小远小于聚集索引，因此可以大大减少IO操作。覆盖索引的另外一个好处就是对于统计问题有优化，我们看下面的一个例子。
explain select count(*) from t_index \G;
如果是myisam引擎，Extra列会输出Select tables optimized away语句，myisam引擎已经保存了记录的总数，直接返回结果，就不需要覆盖索引优化了。
如果是InnoDB引擎，Extra列会输出Using index语句，说明InnoDB引擎优化器使用了覆盖索引操作。
2.2 索引提示
MySQL数据库支持索引提示功能，索引提示功能就是我们可以显示的告诉优化器使用哪个索引，一般有下面两种情况可能使用到索引提示功能（INDEX HINT）：
MySQL数据库的优化器错误的选择了某个索引，导致SQL运行很慢某SQL语句可以选择的索引非常的多，这时优化器选择执行计划时间的开销可能会大于SQL语句本身。
这里我们接着上面的例子来讲解，首先，我们先为上面的t_index表添加几个索引；
alter table t_index add index a (a); alter table t_index add index b (b); alter table t_index add index c (c);
接着，我们执行下面的语句；
EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;
你会发现这条语句就可以使用三个索引，这个时候，我们可以显示的使用索引提示来使用a这个索引，如下：
EXPLAIN SELECT * FROM t_index USE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;
这样就显示的使用索引a了，如果这种方式有时候优化器还是没有选择你想要的索引，那么，我们可以另外一种方式FORCE INDEX。
EXPLAIN SELECT * FROM t_index FORCE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;
这种方式则一定会选择你想要的索引。
2.3 索引优化
Multi-Range Read 优化
MySQL5.6开始支持，这种优化的目的是为了减少磁盘的随机访问，并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问，这种优化适用于range、ref、eq_ref类型的查询。
Multi-Range Read 优化的好处：
让数据访问变得较为顺序。减少缓冲区中页被替换的次数。
批量处理对键值的查询操作。
我们可以使用参数optimizer_switch中的标记来控制是否开启Multi-Range Read 优化。下面的方式将设置为总是开启状态：
SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
Index Condition Pushdown（ICP） 优化
这种优化方式也是从MySQL5.6开始支持的，不支持这种方式之前，当进行索引查询时，首先我们先根据索引查找记录，然后再根据where条件来过滤记录。然而，当支持ICP优化后，MySQL数据库会在取出索引的同时，判断是否可以进行where条件过滤，也就是将where过滤部分放在了存储引擎层，大大减少了上层SQL对记录的索取。
ICP支持range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的查询，当前支持MyISAM和InnoDB存储引擎。
我们可以使用下面语句开启ICP：
set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=on"
或者关闭：
set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=off"
当开启了ICP之后，在执行计划Extra可以看到Using index condition提示。
3 索引的特点、优点、缺点及适用场景
索引的特点
可以加快数据库的检索速度降低数据库插入、修改、删除等维护的速度
只能创建在表上，不能创建在视图上
既可以直接创建也可以间接创建
索引的优点
创建唯一性索引，保证数据库表中的每一行数据的唯一性大大加快数据的检索速度
加快数据库表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义
在使用分组和排序字句进行数据检索时，同样可以显著减少查询的时间
通过使用索引，可以在查询中使用优化隐藏器，提高系统性能
索引的缺点
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引的适用场景
匹配全值
对索引中所有列都指定具体值，即是对索引中的所有列都有等值匹配的条件。
匹配值的范围查询
对索引的值能够进行范围查找。
匹配最左前缀
仅仅使用索引中的最左边列进行查询，比如在 col1 + col2 + col3 字段上的联合索引能够被包含 col1、(col1 + col2)、（col1 + col2 + col3）的等值查询利用到，可是不能够被 col2、（col2、col3）的等值查询利用到。
最左匹配原则可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原则。
当查询的列都在索引的字段中时，查询的效率更高，所以应该尽量避免使用 select *，需要哪些字段，就只查哪些字段。
匹配列前缀仅仅使用索引中的第一列，并且只包含索引第一列的开头一部分进行查找。
能够实现索引匹配部分精确而其他部分进行范围匹配如果列名是索引，那么使用 column_name is null 就会使用索引，例如下面的就会使用索引：
explain select * from t_index where a is null \G
经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段
在union等集合操作的结果集字段
经常用作表连接的字段
考虑使用索引覆盖，对数据很少被更新，如果用户经常值查询其中你的几个字段，可以考虑在这几个字段上建立索引，从而将表的扫描变为索引的扫描
索引失效情况
以%开头的 like 查询不能利用 B-Tree 索引，执行计划中 key 的值为 null 表示没有使用索引数据类型出现隐式转换的时候也不会使用索引，例如，where 'age'+10=30
对索引列进行函数运算，原因同上
正则表达式不会使用索引
字符串和数据比较不会使用索引
复合索引的情况下，假如查询条件不包含索引列最左边部分，即不满足最左原则 leftmost，是不会使用复合索引的
如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引
用 or 分割开的条件，如果 or 前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到
使用负向查询（not ，not in， not like ，<> ,!= ,!> ,!< ） 不会使用索引
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