索引的分类
索引分为B-Tree索引、哈希索引、空间索引、全文索引、其他等索引。
在 MySQL 中，最常用的是 B-Tree 索引（也就是我们常说的B+树索引，这里B-Tree索引只是一个分类）
索引的优点
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索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
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索引可以帮助服务器避免排序和临时表
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索引可以将随机I/O变成顺序I/O
创建高性能索引
下面根据不同的情况来说明，如何创建合适并且高性能的索引来提高索引效率。
- 独立的列
如果查询中的列不是独立的，则 MySQL不会使用索引。
所谓独立的列指的是，查询中的列不能是表达式的一部分，要是独立的，举例如下
select * from t_user where id + 1 = 9;
在上面的查询语句，查询中的列 id 不是独立的，而是表达式 id + 1 的一部分，因此索引不会生效
关于索引失效的各种情况，详情参考 MySQL索引失效总结
- 前缀索引
有时候需要很长的字符列，这会让索引变得大且慢。
我们可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
当然，选择的部分字符不合适会导致过滤效果很差，所以一定要选择区分度较高的前缀建立索引。
创建前缀索引脚本如下：
alter table t_user add key (address(10));
该脚本表示以地址的前10个字符创建索引。
- 多列索引
很多人对多列索引理解不够，为多个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
在多个列上建立独立的索引，一般情况下并不能提高MySQL的性能，正确的做法是，根据 where 条件的情况，在多个列上建立组合索引。
使用多列索引，查询条件必须满足最左前缀原则，也就是说，where 条件的顺序与组合索引字段的顺序要保持一致。
比如我们在字段1和字段2上建立组合索引，而查询条件只有字段2，此时并不会走索引进行查询。
- 覆盖索引
索引确实是一种查找数据的高效方式，但是 MySQL 也可以直接使用索引获取列的数据，这样就不再需要读取数据行了。
如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，我们就称之为 覆盖索引 。
比如我们要查询用户的角色，一个用户会有多种角色，通常我们在 用户ID和角色ID 建立一个索引，这样我们查询用户的角色ID列表的时候，直接可以通过索引返回，不需要再回表。
- 利用索引进行排序
当索引的顺序和 ORDER BY 子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，MySQL 能够使用索引来对结果做排序。
比如，我们经常需要根据创建时间进行排序，那么在创建时间字段上建立一个索引，在进行排序查询的时候就会高效很多。
当 ORDER BY 子句不满足索引的最左前缀的要求时，就无法利用索引进行排序。
当然，特殊情况，也就是说，假如 ORDER BY 子句是从索引的第二个字段开始，但是索引的第一个字段被至指定为常数，也可以用于查询排序。
- 创建区分度高的索引
比如，用户性别，我们知道性别取值一般是 男和女 ，也就两个值，重复率很高，如果在性别字段上创建索引，那么索引的效率就很低。
再比如，用户身份证号，每个人的身份证号都是不同的，在身份证号字段上建立索引，区分度就非常，根据身份证号索引的效率就很高。
总结
在选择索引和编写利用这些索引的查询时，需要根据具体业务情况来定，没有万能的方法。不过一般我们需要记住下面几个原则：
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单行访问是很慢的。如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取某一行数据，那么就浪费了很多工作。最好读取的数据块中包含尽可能多的数据行。
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按顺序访问范围数据是很快的。原因是：第一，顺序I/O不需要多次磁盘寻道，比随机I/O要快得多；第二，如果服务器能按顺序读取数据，那么就不需要额外进行排序操作了。
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索引覆盖查询时很快的。如果一个索引包含了查询需要的所有列，那么存储引擎就不需要再回表查找数据行了。