1.索引

搜索引导，索引是一个特殊的数据结构，期存储的是数据的关键信息与详细详细的位置对应关系。

目的：加速查询。

索引的影响：

不是说拥有索引就能加速，得看你的查询语句有没有正确使用索引，

索引也需要占用额外的数据空间

添加索引后将导致增减删除修改变慢(写入)

可添加索引的数据；

查询操作较多写入较少并且数据量很大时

查询与写入操作的占比，10:1或者查询更多

本质上索引原理是尽可能的减小搜索范围

磁盘IO

平均查找一个数据需要花费至少9ms，这段CPU就会切换到其他的程序，想要加速查询，必须减少IO的操作的次数。

索引数据结构

b+树

在b+树中 叶子节点才是存储真实数据的，，叶子数量越多，输的层级越高，导致IO次数增加

为避免这个问题，应在叶子节点尽可能的存储更多数据，应该将数据量小的作为索引

最左匹配原则

当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候(多字段联合索引)，b+树会按照从左到右的顺序来建立搜索树，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

聚集索引

聚集索引中包含了所有字段的值，如果拟制定了主键，主键就是聚集索引，如果没有这则找一个非空且唯一的字段作为聚集索引，如果也找不着，自动生成一个字段作为聚集索引

聚集索引中存储了所有的数据

辅助索引

除了聚集索引以外的都叫辅助索引

辅助索引中只包含当前的索引字段和主键的值

覆盖查询

指的是在当前索引结构中能找到的所有需要的数据，如果使用的是聚集索引来查询那么一定是覆盖查询，速度是最快的

回表查询

指的是在当前索引结构中找不到所需的数据，如果使用的是聚集索引来查询，速度慢于聚焦索引。

结论

1.使用占用空间最小的字段来作为索引

2.不要在一行中存储太多的数据，若字段太多可以分表

3.尽量使用覆盖查询

4.如果字段区分度低(重复度高)建立索引是没有意义的，反过来将就是应该将区分度高的字段作为索引

5.模糊匹配中，百分号尽量不要写在前面

6.不要在等号的左边做运算

7.and语句中会自动找一个具备索引的字段优先执行，所以我们应该在and语句中至少包含一个具备索引的字段

8.or语句要避免使用，如果要使用则保证所有字段都有索引才能加速

9.联合索引中，顺序应该将区分度最高的放到左边，最低的放在右边

查询语句中应该保证最左边的索引出现在语句中

另外需要注意的是：如果要查询的数据量非常大，索引无法加速

总结：不是添加了索引就能提速，需要考虑索引添加的是否合理，sql语句是否使用到了索引

创建索引的语法：

create index 索引名称 on 表名(字段名)

联合索引：

create index 索引的名字 on 表名称(字段名，字段名)

删除索引：

drop index 索引名称 on 表名称