一、索引功能
索引作用：加速查询。在MySQL中被称为“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。可以将查询性能提高好几个数量级。
将查询内容缩小到一个更小的区域范围，（MyISAM会另外形成内存存放索引）通过查询到的索引来映射获取需要的数据。
磁盘IO：当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据读取到内存缓存区，也会把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k。
1、B+树
浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示）。如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
b+树的数据查找过程：
比如查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
索引字段：
通过上面的分析，IO次数取决于b+树的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
当真实数据放入内层节点，数据块数据项会减少，会增高b+树。致使从原本的表结构退化为线性结构。也就降低查询速度。
索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）：
当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，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。
字段缺失的情况下，只会查询到缺失字段之前的数据进行显示。且前面所有匹配字段的数据都会进行显示。
2、索引的管理
索引的主要功能是加速查询，但是某些索引还能提供约束条件。（主键索引、唯一索引）
a、索引分类
1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一）
唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一）
3.联合索引
-primary key(id,name):联合主键索引
-unique(id,name):联合唯一索引
-index(id,name):联合普通索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
5.空间索引spatial :了解就好，几乎不用
其中的两大类型：hash、btree
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）
#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
b、创建索引的几种方法
1. 创建/删除索引的语法
#方法一：创建表时
CREATE TABLE 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
### 查看帮助文档
help create
help create index
==================
1.创建索引
-在创建表时就创建（需要注意的几点）
create table s1(
id int ,#可以在这加primary key
#id int index #不可以这样加索引，因为index只是索引，没有约束一说，
#不能像主键，还有唯一约束一样，在定义字段的时候加索引
name char(20),
age int,
email varchar(30)
#primary key(id) #也可以在这加
index(id) #可以这样加
);
-在创建表后在创建
create index name on s1(name); #添加普通索引
create unique age on s1(age);添加唯一索引
alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引，也就是给id字段增加一个主键约束
create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引
2.删除索引
drop index id on s1;
drop index name on s1; #删除普通索引
drop index age on s1; #删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique来删，直接就可以删了
alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删)
# a创建表，且插入数据
#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
# 3.查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G
# 4.调用存储过程
call auto_insert1();
在没有索引的前提下测试查询速度
#无索引：从头到尾扫描一遍，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333;
+------+---------+--------+----------------+
| id | name | gender | email |
+------+---------+--------+----------------+
| 333 | egon333 | male | 333@oldboy.com |
| 333 | egon333 | f | alex333@oldboy |
| 333 | egon333 | f | alex333@oldboy |
+------+---------+--------+----------------+
rows in set (0.32 sec)
mysql> select * from s1 where email='egon333@oldboy';
rows in set (0.36 sec)
索引后查询
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from t1 where age > 5;就需要为age加上索引
#2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，插入删除更新都很慢，只有查询快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。
建完以后，再查询就会很快了
#3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
3、索引的方式
a、覆盖索引
select * from s1 where id=123;
该sql命中了索引，但未覆盖索引。
利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置，或者说再数据表中的位置。
但是我们select的字段为*，除了id以外还需要其他字段，这就意味着，我们通过索引结构取到id还不够，
还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值，这是需要时间的，很明显，如果我们只select id，
就减去了这份苦恼，如下
select id from s1 where id=123;
这条就是覆盖索引了，命中索引，且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址，速度很快
c、联合索引
d、索引合并
#索引合并：把多个单列索引合并使用
#分析：
组合索引能做到的事情，我们都可以用索引合并去解决，比如
create index ne on s1(name,email);
#组合索引
我们完全可以单独为name和email创建索引
组合索引可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
索引合并可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where email='adf';
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
乍一看好像索引合并更好了：可以命中更多的情况，但其实要分情况去看，如果是name='egon' and email='adf',
那么组合索引的效率要高于索引合并，如果是单条件查，那么还是用索引合并比较合理
最左前缀
#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
#2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器
会帮你优化成索引可以识别的形式
#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
#4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);