索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看作是一种排好序的数据结构。

索引底层数据结构存在很多种类型，常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash、红黑树。在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyIsam，都使用了 B+树作为索引结构。

索引的优缺点

优点：

使用索引可以大大加快数据的检索速度（大大减少检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

缺点：

创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

索引的底层数据结构

Hash表

哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。主要是因为 Hash 索引不支持顺序和范围查询。所以不使用Hash表

B树和B+树

B树和B+树的异同

B树的所有节点既放键也放数据。B+树只有叶子节点存放键和数据，其他节点都只放键。
B树的叶子节点都是独立的。B+树的叶子节点都有一条引用指向与它相临的叶子节点。
B树的检索过程可能在到达叶子节点之前结束，所以可能检索速度更快。B+树所有检索都会到达叶子节点，所以检索更稳定。

关于B树和B+树的详细介绍请看https://zhuanlan.zhihu.com/p/27700617

在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。

MyISAM 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引（非聚集索引）”。
InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键，因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（聚集索引）”，而其余的索引都作为 辅助索引 ，辅助索引的 data 域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到 key 所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

主键索引

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

二级索引

唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。

PS: 不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。

唯一索引(Unique Key) ：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
普通索引(Index) ：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
前缀索引(Prefix) ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
全文索引(Full Text) ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引

聚簇索引即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

优点：

查询速度非常快 ：聚簇索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引，聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
对排序查找和范围查找优化 ：聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

缺点：

依赖于有序的数据 ：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
更新代价大 ：如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

非聚簇索引

非聚簇索引即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

非聚簇索引的优缺点

优点：

更新代价比聚簇索引要小。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的

缺点：

依赖于有序的数据 ：跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据
可能会二次查询(回表) ：这应该是非聚簇索引最大的缺点了。当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

覆盖索引

如果索引包含所有需要查询的字段的值，就是“覆盖索引”。即查询的字段正好是索引的字段，直接根据该索引就能返回数据了，不需要回表查询。主键索引就是一种覆盖索引。

联合索引

使用表中多个字段创建索引就是“联合索引”。

匹配原则

最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，MySQL 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询（如 >、<）才会停止匹配。对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配的范围查询，并不会停止匹配。所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

索引下推

索引下推（Index Condition Pushdown） 是 MySQL 5.6 版本中提供的一项索引优化功能，可以在非聚簇索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数。

正确使用索引的建议

选择合适的字段创建索引

不为 NULL 的字段 ：索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
被频繁查询的字段 ：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
被作为条件查询的字段 ：被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
频繁需要排序的字段 ：索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间。
被经常频繁用于连接的字段 ：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

限制每张表上的索引数量

索引并不是越多越好，建议单张表索引不超过 5 个！索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

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。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在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

字符串类型的字段使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

避免索引失效

索引失效也是慢查询的主要原因之一，常见的导致索引失效的情况有下面这些：

使用 SELECT * 进行查询;
创建了组合索引，但查询条件未准守最左匹配原则;
在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作;
以 % 开头的 LIKE 查询比如 like '%abc';
查询条件中使用 or，且 or 的前后条件中有一个列没有索引，涉及的索引都不会被使用到;
发生隐式转换open in new window;
......

删除长期未使用的索引

删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗。

MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用。