索引的理解：
索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种数据结构。
索引的作用就类似于书本的目录，新华字典的拼音，偏旁部首的首查字，可以快速的检索到需要的内容，mysql在300万条记录性能就下降了，虽然mysql官方文档说达500万~800万，所以当数据达到几百万的时候，那么索引就很有必要了。
当表中有大量记录的时候，若要对表进行查询，第一种就是就需要把表中的记录全部取出来，在和查询条件一一对比，然后返回满足条件的记录、这样做就会大大消耗数据库系统的时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中ROWID(相当于页码)快速找到表中的记录。
语句：
CREATE TABLE table_name[filed_name data type]
[unique|fulltext][index|key][index_name](filed_name[length])[asc|desc]
- unique|fulltext为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引
- index和key为同义词，两者作用相同，用来指定创建索引
- filed_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中该定义的多个列中选择
- index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，默认filed_name为索引值
- length为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度
- asc或desc指定升序或降序的索引值存储
索引类型:
一、唯一索引(unique):列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引则列值必须唯一
1)、创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table(column(length))
2)、修改表结构
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX index_name ON (column(length))
3)、创建表时直接指定
CREATE TABLE `table_name`(
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`code` INT(8) NOT NULL,
`title` VARCHAR(255) NOTNULL,
`content` TEXT,
`time` INT(10) NULL DEFAULT NULL,
UNIQUE index_name(code)
);
二、主键索引(primary key):是一特殊的唯一索引，一个表允许有一个主键，主键要求建表时指定.
CREATE TABLE `table_name`(
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`code` INT(8) NOT NULL,
`title` VARCHAR(255) NOTNULL,
`content` TEXT,
`time` INT(10) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(`id`)
);
三、普通索引(index)：最基本的索引，没有任何限制。如果是char,varchar类型，length可以小于字段长度、如果是BLOB和TEXT类型，必须指定长度。
1)、直接创建
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
2)、修改表结构的方式添加
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
3)、创建表时直接指定
CREATE TABLE `table_name`(
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` VARCHAR(255) NOTNULL,
`content` TEXT,
`time` INT(10) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(`id`),
INDEX index_name(title(length))
);
4)、删除索引
DROP INDEX index_name ON table
四、多列索引:指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段索引才会使用。使用组合索引遵循最左前缀原则
五、全文索引(fulltext)：主要是用来查找文本的关键字，而不是直接与索引中的值比较。fulltext索引跟其他索引大不相同，它更像一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext要配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。它可以在create table、alter table、create index使用，不过目前只有char varchar text列上可以创建全文索引。
tip:
全文索引只有MyISAM支持，不过在mysql5.6后Innodb也支持了
1)、创建表的时候添加全文索引
CREATE TABLE `table_name`(
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` VARCHAR(255) NOTNULL,
`content` TEXT,
`time` INT(10) NULL DEFAULT NULL,
FULLTEXT (content)
);
2)、修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name(content)
3)、直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_namet ON table_name(content)
缺点：
- 虽然索引大大的提升了查询的速度，同时也降低了对表的增删改的速度，因为更新表，不仅要保存数据，还要保存索引文件
- 建立索引会占用磁盘空间。一般不太严重，如果你在一个大表上创建多种组合索引，索引文件会增长很快索引只是提高效率的一个因素，如果有大数据量的表，就要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句
索引方式：
对于BTREE和HASH索引，当使用=、<=>、IN、IS NULL或者IS NOT NULL操作符时，关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件。Hash索引还有一些其它特征：它们只用于使用=或<=>操作符的等式比较(但很快)。优化器不能使用hash索引来加速ORDER BY操作。(该类索引不能用来按顺序搜索下一个条目）。MySQL不能确定在两个值之间大约有多少行(这被范围优化器用来确定使用哪个索引)。如果你将一个MyISAM表改为hash-索引的MEMORY表，会影响一些查询。只能使用整个关键字来搜索一行。(用B-树索引，任何关键字的最左面的前缀可用来找到行)。
对于BTREE索引，当使用>、<、>=、<=、BETWEEN、!=或者<>，或者LIKE ‘pattern’(其中 ‘pattern’不以通配符开始)操作符时，关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件。“常量值”系指：查询字符串中的常量、同一联接中的const或system表中的列、无关联子查询的结果、完全从前面类型的子表达式组成的表达式。
下面是一些WHERE子句中有范围条件的查询的例子。
下列范围查询适用于 btree索引和hash索引：
SELECT * FROM t1 WHERE key_col = 1 OR key_col IN (15,18,20);
下列范围查询适用于btree索引
SELECT * FROM t1 WHERE key_col > 1 AND key_col < 10;
SELECT * FROM t1 WHERE key_col LIKE 'ab%' OR key_col BETWEEN 'bar' AND 'foo';
创建索引原则与使用索引注意事项：
选择唯一索引
唯一索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引确定某一条记录为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
经常需要order by、 group by、distinct和union等操作的字段，排序会浪费很多时间,如果为其建立索引，可以有效避免排序操作经常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常作为查询条件，name该字段的查询速度就会影响整个表的速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都是要占用磁盘空间的，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，和更新会很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度就会受到影响，例如对一个char(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比char(10)类型的字段需要的时间多得多，并且char(10)全文检索而且可以节省磁盘空间和I/O操作。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。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，或者数据使用方式被改变后，原有的一些索引可能不在需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除。从而减少索引对更新操作的影响最左前缀原则，非常重要的一个原则
mysql会一直向右匹配知道遇到范围查询(>、<、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)顺序索引，d是用不到索引的，如果是建立(a,b,d,c)则可以都用到=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 记录索引列不能参与计算，保持列“干净”。
select * from users where YEAR(adddate)<'2007';
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:
select * from users where adddate<‘2007-01-01';尽量的扩展索引，不要新建索引。
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可不使用NOT IN和<>操作
like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
注意：
选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。
索引优化：
一、导致SQL执行慢的原因
- 硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量少，磁盘空间满了等。
- 没有索引或索引失效。
- 数据过多（分库分表）。
- 服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）
二、分析原因时，一定要找切入点
- 先观察，开启慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过2秒就是慢SQL）,在生产环境上跑一天以后，看看那些SQL比较慢
- Explain和慢SQL分析。比如写的烂的SQL语句，索引没有或失效，关联查询太多（有时候是设计缺陷或者不得已的需求）等等
- Show Profile是比Explain更进一步的执行细节，可以查询到每一个SQL都干了些什么事，这些事分别花了多少时间
- 找DBA或运维对MYsql进行服务器参数调优
Explain 与 Show Profile详情下两章介绍
参考：https://blog.csdn.net/GV7lZB0y87u7C/article/details/79969293
https://blog.csdn.net/u013412790/article/details/51612304