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1、索引概述
????????MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如图所示：
2、索引的优势与劣势
优势：
（1）类似于书记的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本；
（2）通过索引列对数据的排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
劣势：
（1）实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引也是要占用空间的；
（2）虽然索引大大提高了查询效率，同时也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、
UPDATE、DELETE。因为更新表的时候，MySQL不仅要保存数据，还要更新索引结构。
3、索引结构
?????? 索引是在MySQL的存储引擎中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下四种索引：
（1）BTREE索引：最常见的索引类型，大部分索引都支持B树索引；
（2）HASH索引：只有Memory引擎支持；
（3）R-TREE索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型；
（4）FULL-TEXT（全文索引）：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从MySQL5.6版本开始支持全文索引。
3.1、B-TREE索引
B-TREE又叫多路平衡搜索树，一颗m叉的B-TREE特性如下：
（1）树中每个节点最多包含m个孩子；
（2）除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子；
（3）若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子；
（4）所有的叶子节点都同一层；
（5）每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1。
注：ceil-向上取整
??? 以五叉BTREE为例，key的数量根据公式[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1推导得知：n的取值范围是[2,4]。当n>4时，中间节点分裂到父节点，两边的节点分裂成两个棵树。例如：插入C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S数据为例，演变过程如下：
①插入前四个字母C N G A：
注：空方格代表指针。
②插入H，n>4，中间元素G字母向上分裂到新的节点
G分裂得到：
③插入E、K、Q，不需分裂，直接插入：
④插入M，中间元素M字母向上分裂到父节点G
????????M分裂到父节点，两边变成两个子树：
??? 
⑤插入F、W、L、T，不需分裂，直接插入：
⑥插入Z，中间元素T向上分裂：
⑦插入D，中间元素D向上分裂到父结点中，然后插入P、R、X、Y不需分裂：
?? 
⑧最后插入S，NPQR节点n>5，中间结点Q向上分裂，但分裂之后DGMT的n>5，中间节点M接续向上分裂，总共分裂两次。
最终得到：
3.2、B+TREE结构
B+TREE是BTREE的变种，B+TREE与BTREE的区别为：
（1）n叉B+TREE最多含有n个key，而BTREE最多含有n-1个key；
（2）B+TREE的叶子节点保存所有的key信息，根据key大小顺序排列；
（3）所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分，起到索引的作用。
????? 由于B+TREE只有叶子节点保存key信息，查询任何key都要从root走到叶子，所以B+TREE的查询效率更加稳定。
3.3、MySQL中的B+TREE结构
??? MySQL中的B+TREE索引结构对B+TREE进行了优化。在原B+TREE的基础上增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+TREE，提高了区间访问的性能。如图所示：
4、索引分类
（1）主键索引：索引为主键；
（2）单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引；
（3）唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值（主键不能为空）；
（4）复合索引：一个索引包含多个列。
5、索引语法
5.1创建索引
??? 两种方式：①在创建表的时候添加索引②表建好之后创建索引。
·CREATE 索引类型 INDEX 索引名称USING 索引结构 ON? 表名(索引列名)
如：CREATE INDEX indexByID USING HASH ON teacher(tno)
??? 索引类型和索引结构均可省略，索引结构默认为BTREE。
注意：MySQL是否支持手动创建索引,应该考虑到具体的存储引擎。 MySQL官方说了,不支持手动管理HASH索引,但是支持InnoDB查询时自适应成对应的HASH索引，用于优化。
5.2查看索引
·SHOW INDEX FROM 表名
例如：SHOW INDEX FROM teacher
5.3删除索引
·DROP INDEX 索引名 ON 表名
例如：DROP INDEX indexByID ON teacher
5.4通过修改表来建立索引
·ALTER TABLE 表名 ADD 索引类型 索引名（索引列）
例如：
??? 
6、索引的设计原则
??? 索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效地使用索引。
（1）对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引（数据在2000条以上）；
（2）索引字段的选择：最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列来组合；
（3）尽量使用唯一索引，区分度越高，索引效率越高；
（4）索引可以有效地提升查询数据的效率，但索引数量不是越多越好。索引越多，维护索引的代价越大。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，会引入相当高的维护代价，进而降低了DML操作的效率，增加相应维护索引的时间消耗。另外，索引过多的话，MySQL也会有选择困难症，虽然最后会选择一个可用的所用，但选择的消耗也必然增大。
（5）使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O也可以提升总体的访问效率。加入构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效地提升MySQL访问索引的I/O效率；
（6）利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，相当于是创建了N个索引。如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。