索引是存储引擎用于快速找到记录的的一种数据结构。

索引的优点

1. 索引大大减少服务器需要扫描的数据量。
2. 索引帮助服务器避免排序和临时表。
3. 索引将随机IO变为顺序IO。

说明：
顺序IO：是指读写操作的访问地址连续。在顺序IO访问中，HDD所需的磁道搜索时间显着减少，因为读/写磁头可以以最小的移动访问下一个块。数据备份和日志记录等业务是顺序IO业务。
随机IO：是指读写操作时间连续，但访问地址不连续，随机分布在磁盘的地址空间中。产生随机IO的业务有OLTP服务，SQL，即时消息服务等。

为什么说索引将随机IO变为顺序IO？

如图：在没有索引的情况下，全表扫描。先找1号记录所在的位置，磁盘从我们面前滚过，第一个是A，A里面存放的是5号记录，不是我们想要的，我们不取；第二个是B，B里面存放的是4号记录，也不是我们想要的，我们也不取……直到转到E，这时候我们发现E里面的记录是1号记录了，我们取出来，对比一下编号，发现这是1号记录，不是我们想要的2号记录，于是我们丢弃，开始下一周期，直到找到2号记录为止。这里这个取回的动作就是IO动作，你会发现它是不连续的，并不是每次磁盘滚过都要取，有一定的随机性，所以这就是随机IO。
有索引的时候，使用索引查找。磁盘依然从我们面前滚过，第一个是A，我们不取；第二个是B，我们也不取……因为我们已经准确地预知我们想要的是2号记录，所以当磁盘滚到D时，我们直接一次性取出，不用再等下一个周期，这就变成了顺序IO。

索引类型

B-Tree索引

b-tree是一种索引类型。不同的存储引擎可能使用不同的存储结构来实现，比如InnoDB是B+tree(即：每一个叶子结点包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的范围遍历)；不同的存储引擎使用B-tree的方式也各不相同，比如MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小，索引的叶子节点存放了指向行数据的物理地址；InnoDB则按照原数据格式进行存储，索引的叶子节点存放的是行所有数据。
b-tree索引所有适用于全值匹配、最左前缀匹配、列前缀匹配、匹配范围值、精确匹配某一列并范围匹配另外一列、只访问索引的查询（索引覆盖）。
b-tree索引的使用限制：①如果不是按照索引的最左开始查找，则无法使用索引。②不能跳过索引中的列。③如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有的列都无法使用索引优化查找。

哈希索引

哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据存储引擎都会对所有的所有列计算一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
在MySQL中，自有Memory引擎显式支持哈希索引。哈希索引只存储对于的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引的查找速度非常快。
哈希索引的缺点：

1. 哈希索引不包含行数据，查找过程先找到数据行指针，再去磁盘中读取查找数据。
2. 哈希索引不是按照所有值顺序排序存储的，所以无法用于排序。
3. 哈希索引只能全值匹配，不支持部分索引列匹配查找。
4. 哈希索引只支持等值比较查询，如：=、IN()、<=>
5. 哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也会很高。

InnoDB引擎有一种特殊的公共：自适应哈希索引，对永无无感知。

空间数据索引

MyISAM表支持空间索引，用作地理数据存储。空间索引会冲所有维度来索引数据，查询时，可以有效的使用任意比较索引中的值。

全文索引

全文索引是一种特殊类型的索引，它查找文本中的关键词，而不是直接比较索引的值。

高性能索引策略

1. 索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，必须只能是独立的列。
2. 使用前缀索引时，要选择合适的前缀值长度：
   1. 索引的选择性：不重复的索引值 / 表数据总数 的值。选这个值约小，择性越高，反之越低。
   2. 对于BLOB和TEXT或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引。
   3. 当完整索引列的前n个字符的选择性和完整索引列的选择性相差值比n-1和n+1都小时，前缀索引的前缀字符数就为n
   4. 创建前缀索引：

ALTER TABLE test_table ADD KEY(citu(7))

3. 合适的情况可以创建多列索引。且一般将选择性最高的列放在索引的最前列，但有时候也需要把选择性小的列放前面，查询的时候如果要命中索引的话就必须IN选择性小的索引，比如:肤色，in(white,yellow,black)

4.聚簇索引

聚簇索引并不是一种索引类型，而是一种数据存储方式。聚簇索引的数据行存放在了索引的叶子节点上，把数据行和相邻的键值紧凑的储存在一起，所以成为“聚簇”。
优点：

1. 可以把整个数据保持在一起。
2. 数据访问快。
3. 使用覆盖索引扫描查询可以直接使用子节点主键值。

缺点：

1. 插入速度严重依赖于插入顺序。
2. 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动 到新的位置。
3. 插入新行，可能面临页分裂的问题。
4. 对于行比较稀疏或者是页分裂导致数据存储不连续时，全表扫描很慢。
5. 二级索引访问需要两次索引查找，而不是一次。

MyISAM引擎的主键索引和一般索引没多大差别：叶子节点都是存放是行数据的指针。而InnoDB引擎的聚簇索引的每一个叶子节点包含主键值、事务ID、回滚指针、和剩余的列，二级索引的叶子节点存储的不是行指针而是主键值。

在InnoDB表中，主键需要保证单调，这样才能最大的提升插入速度，更小的减少数据库碎片。

5.覆盖索引

好处：

1. 索引数目通常小于数据行大小，通过读取索引就能找到查询数据，极大减小访问量。

2. 索引是按顺序存储的，所以对于IO密集型的范围查询会比随机IO要少得多。

3. 尽量使用索引扫描来做排序，当索引的列顺序和order by子句顺序完全一致，且所有列的排序方向一样，MySQL才能使用索引来对结果做排序。

4. 前缀压缩索引：先完全保存索引库的第一个值，然后其他值和第一个值得到相同的前缀的字节数和不同的后缀部分，然后把这两部分加起来即可，例如：第一个值abcd,第二个值可以为“3，edf”,实际为abcedf.

5. 避免冗余和从夫索引。可以使用一些工具（例如：Percona）来检查是否有冗余和重复索引。

6. 删除未使用的索引，统一可以用一些工具（比如：Percona Server）来检查。

7. 通过索引尽量锁住少量的行数据，保证更大的并发度。

维护索引和表

1. 使用CHECK TABLE检查是否发生表损坏，然后使用REPAIR TABLE来修复表。
2. 使用ANALYZE TABLE来重新生成统计信息，从而更新索引的统计信息。使用show index from table_name查看索引信息。
3. 减少索引和数据碎片。可以通过OPTIMIZE TABLE指令或者重新导出和导入来整理数据。或者通过no-op的alter table操作来重建表，比如alter table table_name engine=(之前的engine)