1. 不同存储引擎的索引结构

MySQL5.5版本之前默认采用的是MyISAM引擎，5.5之后默认采用的是Innodb引擎。

1.1. MyISAM存储引擎

• MYD文件：数据文件，所有的数据保存在这个文件中。
• MYI文件 ：索引文件。

• 如果要查询id = 40的数据：
• 先根据MyISAM索引文件（user_myisam.MYI）去找id = 40的节点，通过这个节点的数据区拿到真正保存数据的磁盘地址，再通过这个地址从MYD数据文件（user_myisam.MYD）中加载对应的记录。

如果有多个索引，在MyISAM存储引擎中，主键索引 和 普通索引（辅助索引）是同级别的，没有主次之分。 

5.2. InnoDB存储引擎

Innodb主键索引是一个聚集索引。

聚集索引的概念：数据库表行中数据的物理顺序和键值的逻辑顺序相同。所以，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。

如果有多个索引，在Innodb存储引擎中，主键索引的叶子节点保存的是真正的数据。而辅助索引叶子节点的数据区保存的是主键索引关键字的值。

假如要查询name = C 的数据，其搜索过程如下：

1. 先在辅助索引中通过C查询最后找到主键id = 9.
2. 在主键索引中搜索id=9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。
3. 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。

5.3. B+Tree索引在Innodb 和 在MYISAM的区别

数据存储位置不同。

2.索引失效

        索引可以提高查询的速度，但并不是使用带有索引的字段查询时，索引都会起作用。使用索引有几种特殊情况，在这些情况下，有可能使用带有索引的字段查询时，索引并没有起作用，下面重点介绍这几种特殊情况。

通过使用EXPLAIN语句，观察SQL执行计划，检查索引是否生效。

2.1.查询语句中使用LIKE关键字

-- 创建索引
CREATE INDEX index_zhongwenpianming ON north_american_box_office(zhongwenpianming);
-- 成功索引使用等号ref
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming = '狮子王';

type查询类型ref表示使用索引查询，key使用的索引名称。

-- 占位符开头 索引失效all
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '%狮';

all表示使用全表查询，索引失效。

-- 内容开头  索引成功range
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '狮%';

2.2. 查询语句中使用多列索引

        多列索引是在表的多个字段上创建一个索引，只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段，索引才会被使用。

示例：为north_american_box_office表中的shangyingtianshu字段和leijipiaofang字段添加多列索引index_tianshu_piaofang。

CREATE INDEX index_tianshu_piaofang ON north_american_box_office(shangyingtianshu, leijipiaofang);

-- 使用到第一字段 索引有效

EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE (shangyingtianshu BETWEEN 9 AND 13) AND leijipiaofang >=3000

 -- 无第一字段内容 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE leijipiaofang >=3000 

 -- 内容过多 走全表查 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE shangyingtianshu >= 9 AND leijipiaofang >=3000

该索引失效的原因是MySQL在优化器阶段，发现全表扫描比走索引效率更高，因此就放弃使用索引。当MySQL发现通过索引扫描的行记录数超过全表的10%-30%时，优化器可能会放弃走索引，自动变成全表扫描。

类似的问题，在进行范围查询（比如>、< 、>=、<=、in等条件）时往往会出现上述情况。

 2.3. 查询语句中使用OR关键字

        查询语句只有 OR 关键字时，如果 OR 前后的两个条件的列都是索引，那么查询中将使用索引。如果 OR 前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引。

-- 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '狮%' OR leijipiaofang BETWEEN 90 AND 100

         虽然OR关键字前的第一个条件中的字段zhongwenpianming虽然存在索引，但是由于多列索引index_tianshu_piaofang并不包含leijipiaofang字段，导致OR关键字后面的条件不存在索引，所以导致整条SQL语句的索引失效。

2.4. 查询语句中使用函数

查询语句中使用函数时，会造成查询中将不使用索引。

EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE length(zhongwenpianming) = 9

 

3. 索引选择

3.1.列的离散性

离散性计算公式：count(distinct column_name):count(*)，即：去重后的列值个数 VS 总个数。

        离散度越高，选择性越好。因为离散度越高，通过索引最终确定的范围越小，最终扫描的行数也就越少，索引效率也就越高。

3.2. 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立

        经常需要 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 和 UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

3.3. 为常作为查询条件的字段建立索引

        如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

3.4. 限制索引的数目

        索引的数目不是“越多越好”。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时还可能需要重构。因此，索引越多，更新表的时间就越长。

        注意避免冗余索引 ，冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。例如：(name,city)和(name)这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的。

3.5. 数据量小的表最好不要使用索引

由于数据较小，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。

3.6. 尽量使用前缀来索引

        如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和 BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

3.7. 删除不再使用或者很少使用的索引

        表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。应该定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。