MySQL中90%的慢Sql都可以通過索引來得到優化，爲什麼索引可以使Sql變的更快，我們需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
按規則分類：
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Hash索引 |
Memory引擎默認 |
USING HASH |
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BTREE索引 |
InnoDB引擎默認B+Tree |
USING BTREE |
按類型分類：
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主鍵 |
也叫聚集索引，不允許有Null值 |
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唯一索引 |
同主鍵，但允許有Null值 |
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二級索引 |
輔助索引 |
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全文索引 |
MySQL5.6以後才支持，且只能是char、varchar，text字符類型纔可以創建全文索引 |
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複合索引 |
多列聯合的索引，可以是主鍵，也可以是輔助索引 |
數據結構：
不管哪種索引，都是一種數據結構。
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哈希表 |
字段值通過Hash算法得出的Hash碼，Hash索引中存儲的即Hash碼 |
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二叉樹 |
每個節點包含左右指針、鍵值、存儲地址，左子樹的鍵值小於根的鍵值，右子樹的鍵值大於根的鍵值 |
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平衡二叉樹 |
每個節點包含左右指針、鍵值、存儲地址，左子樹的鍵值小於根的鍵值，右子樹的鍵值大於根的鍵值，兩個子樹的高度最大差爲1 |
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BTree |
非葉子節點也存儲數據，無雙向鏈指針 |
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B+Tree |
只有葉子節點存儲數據，有雙向鏈指針 |
哈希表：
哈希索引就是採用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，同時在哈希表中保存指向每個數據行的指針。檢索時不需要類似B+Tree那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只需一次哈希算法即可定位到相應的位置，速度非常快。但優勢只適用於鍵值唯一的等值查詢。
二叉樹與平衡二叉樹：
二叉樹：可以任意地構造，高度越大效率越低，以下6個值平均查找次數爲(1+2+3+4+5+5）/ 6 = 3.3 次IO。
平衡二叉樹：平衡二叉樹簡稱平衡樹，是由Adelson-Velskii和Landis於1962年首先提出的，所以又稱爲AVL樹。在符合二叉樹的條件下，還滿足任何節點的兩個子樹的高度最大差爲1，以下6個值平均查找次數（1+2+2+3+3+3）/ 6 = 2.3 次IO。
缺點：
大量刪除、新增會導致頻繁旋轉；
實際運用較少，主要用於數據結構研究。
BTree:
BTree是爲磁盤存儲而專門設計的一類平衡搜索樹，文件系統和數據庫系統一般都採用BTree的數據結構，主要爲提升排序和檢索的效率。
由於BTree的所有節點都存儲數據，這就限制了BTree節點擁有孩子節點個數，如果數據量特別大，會導致樹的高度變高，IO就會增多。
模擬查找關鍵字29的過程：
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根據根節點找到磁盤塊1，讀入內存。【磁盤I/O操作第1次】
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比較關鍵字29在區間（17,35），找到磁盤塊1的指針P2。
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根據P2指針找到磁盤塊3，讀入內存。【磁盤I/O操作第2次】
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比較關鍵字29在區間（26,30），找到磁盤塊3的指針P2。
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根據P2指針找到磁盤塊8，讀入內存。【磁盤I/O操作第3次】
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在磁盤塊8中的關鍵字列表中找到關鍵字29。
分析上面過程，發現需要3次磁盤I/O操作，和3次內存。
但如果我們想進行範圍查找，查詢10~79之間的數據，就需要從跟節點一個一個往下查，範圍跨度越大，則磁盤IO的次數就越多，性能越差。因此在BTree的基礎上就有了B+Tree。
B+Tree：
B+Tree是在BTree基礎上的一種優化，使其更適合實現外存儲索引結構，InnoDB存儲引擎就是用B+Tree實現其索引結構。
B+Tree相對於BTree有幾點不同：
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非葉子節點只存儲鍵值信息。
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所有葉子節點之間都有一個雙向鏈指針。
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數據記錄都存放在葉子節點中。
這樣索引樹不用太高，就能滿足需要對數據的檢索需求，使查詢更快速，例如：
定義一棵B+Tree，高度h = 3；
我們知道MySQL InnoDB默認數據頁大小爲16k；
MySQL root@[mysql]>show global status like 'Innodb_page_size';+------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------+-------+| Innodb_page_size | 16384 |+------------------+-------+
假設字符集爲utf8，在一個int字符類型的字段加索引（int固定佔4個字節）；
一個Page除去頁號、頁類型等10個字節（如下圖）；
非葉子節點存儲鍵值（扇出係數） = 16384 / (4+10) = 1170 個Key；
所以在高度h=3時，索引裏檢索的key爲：1170^3 ≈ 16億，即只需要3次IO就能檢索16億的key。
如果是varchar等其他字符類型，佔用Page字節較大，非葉子節點存儲鍵值會減少，相應可檢索的key也減少，樹高度就有可能會升高，IO會就多一次，從而導致相對變慢。一般2~4層高度大部分已經夠用了。
B+Tree主鍵索引：
InnoDB中主鍵索引的葉子節點的數據區域存儲的是數據記錄，輔助索引存儲的是主鍵值。
Innodb中的主鍵索引和實際數據時綁定在一起的，也就是說Innodb的一個表一定要有主鍵索引，如果一個表沒有手動建立主鍵索引，Innodb會查看有沒有唯一索引，如果有則選用唯一索引作爲主鍵索引，如果連唯一索引也沒有，則會默認建立一個隱藏的主鍵索引（用戶不可見）。另外，Innodb的主鍵索引要比MyISAM的主鍵索引查詢效率要高（少一次磁盤IO），並且比輔助索引也要高很多。
所以，我們在使用Innodb作爲存儲引擎時，我們最好：
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每個表都創建主鍵索引
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最好是int型作爲主鍵
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儘量根據主鍵查詢