在MySQL的优化中，索引的作用绝对算是一个大头，很多时候索引使用得当可以使得一个查询的效率提高几个数量级，同时它还具有自动排序等功能。所以如果是深入MySQL，那么索引绝对是其中重要的一部分。
MySQL中的索引按类型分大致可以分为5类：
- 主键索引
- 普通索引
- 唯一索引
- 文本索引
- 组合索引
主键索引
定义：唯一且不为空，简称主键，表中可以没有主键，但是最多只能有一个;
在Innodb中，会默认将主键索引设置为聚簇索引；
一般而言，主键索引的建立符合以下的原则：
用户量较小的情况下，一般用自增序列即可满足条件，但是在一些情况下，主键的选择就不只是简单的自增属性了，后续会专门出一篇博客重新讲述分布式唯一ID的生成算法。
普通索引（NORMAL）
定义：设置单个字段作为索引，没有任何限制，是我们使用最多的索引；
普通索引的查询，在innodb中其是非聚簇索引，索引它存在一个回表的过程，所以后期有个优化便是使用覆盖索引；
唯一索引（UNIQUE）
定义：设置单个字段作为索引，并且该索引不会重复，可以为null；
主要是对该索引字段进行唯一性限制。
组合索引
定义：设置多个字段作为索引；
将多个字段作为一个索引，索引选取的字段的顺序很重要，遵循最左匹配原则。
以上是按照索引的使用类型来划分的；
按底层数据结构分可以分为2类：
- B-Tree索引
- hash索引
Innodb中默认使用的便是B-Tree索引，其底层数据结构是B+树，对以下类型的查询有效：
但是B-Tree索引也有缺点：
大家可以看到，B-Tree索引的很多运用场景都与最左匹配原则有关，所以大家写查询的时候一定记住思考最左匹配原则，同时通过EXPLAIN来查看语句的执行计划来优化索引；
Hash索引的特点：
Hash索引的话，只适用于某些特定的场合。
按照经验来说，其实我们使用WHERE的字段，就可以建立索引；但是作为技术人员，我们应该严谨的研究什么时候添加索引。我们这里暂时都只对B-Tree索引进行讨论，先来看B-Tree索引带来的好处：
独立的列
独立的列主要代表两个方面：
其实我觉得很好理解，因为以上的两种情况，都要对列进行计算，相当于就不是原来的列了，所以就无法使用索引；
使用前缀索引
我们都知道，现实中是存在例如邮箱等的具有相同后缀的数据的，所以我们肯定指定使用其前缀索引来减小和加快索引的查找，但是会降低选择性；
选择性是 不重复的列 / 总数据列数的值，最好为1，我们可以使用COUNT()函数来计算其选择性，来选取与原来的选择性相差不大的情况；
使用覆盖索引避免回表
我们知道，如果在一个字段上面建立一个索引，那么索引的节点其实是存储了 值，主键的，获取主键之后，再需要去主键所在的B+树进行查找，才能查找到具体数据。
而如果使用了覆盖索引，例如我们建立一个组合索引”email，phone”，当我们利用WHERE email = ‘843497509@qq.com’查找phone的时候，其实我们已经获取了phone的数据，所以MySQL不会进行回表操作，而是直接返回结果集。
利用索引进行排序
MySQL的排序是一个很麻烦很复杂很耗性能的一个过程，甚至会进行大量的磁盘IO，所以如果某一个字段需要经常性的排序，在B+树中，会自动根据B+树的节点值进行排序，所以我们就会省略这个字段的排序过程。
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Author: Huangzzzzz
Title: 深入MySQL（三）：MySQL的索引的应用
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