如何理解并正确使用MySql索引我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构 。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引 。我们平常所说的索引，如果没有特别指明 ， 一般都是指B树结构组织的索引（B+Tree索引） 。
一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引 ， 但也不完全如此，因为MySQL只对，=，= ， =，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引 。
比如 create table t（id int，unique index inx_tx_id （id）； --index当作了key使用 。（2）最重要的也就是，不管如何描述 ， 理解index是纯粹的index，还是被当作key，当作key时则会有两种意义或起两种作用 。
MySQL建表 ， 如果字段等价于外键，应在该字段加索引 。MySQL建表，不同表之间的相同属性值的字段，列类型 ， 类型长度，是否非空，是否默认值，需保持一致 ， 否则无法正确使用索引进行关联对比 。
MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化1、这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除 。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询 ， 他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍 。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
3、案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示 ， 而工作以来，对数据库优化方面所知甚少 。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问 ， 但是性能上需要优化 。
【sql 回表 mysql回表查询机制】4、假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100 ， 1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了 。
彻底搞懂MySql的B+Tree1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构 。这个时候有个问题思考下？为什么mysql推荐ID自增呢？这个时候是不是心里有了答案呢？或许自己可以先想想再看 。
2、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT 。B树是一种多叉的AVL树 。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量 。其余节点用来索引 ， 而B-树是每个索引节点都会有Data域 。
3、用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O 。真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的 。
4、MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，由于其体积小、速度快、开放源码等特点 ， 一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库 。
MySQL技术专题(10)联合索引的最左匹配原则最左匹配原则：最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上 。同时遇到范围查询（、、between、like）就会停止匹配 。
在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配 。. 要想理解联合索引的最左匹配原则，先来理解下索引的底层原理 。
最左原则原理指的是当使用联合索引进行查询时，最左侧的索引列必须包含在查询条件中，并且尽量不要使用从右往左的联合索引列 。
mysql 索引最左原则原理 索引本质是一棵B+Tree ， 联合索引（col1，col2，col3）也是 。
回表与覆盖索引,索引下推但是！MySQL 6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中， 对索引中包含的字段先做判断 ， 过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数。下面图图2分别展示这两种情况 。
◆创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable（username（length）； 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型 ， 必须指定 length ， 下同 。
如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE 。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？FULLTEXT 即为全文索引 ， 目前只有MyISAM引擎支持 。
SQL 查询中要 select 的列，如下所示：那么只需要在非聚簇索引的树上查询一次就能获取所有的列数据 ， 无需回表，数据更快，这叫 覆盖索引。为了实现索引覆盖，需要建组合索引idx_age_name（age，name） 。
索引的意义 ·索引在数据库中的作用相当于目录在书籍中的作用类似 ， 都用来提高查找信息的速度 。
假设索引覆盖了wehre条件中的字段，但不是整个查询涉及的字段 。mysql5和更早的版本也总是会回表获取数据行，尽管并不需要这一行且最终会被过滤掉 。
MySQL索引机制(详细+原理+解析)二级索引可以说是我们在Mysql中最常用的索引 ， 通过理解二级索引的索引结构可以更容易理解二级索引的特性和使用 。最后聊点轻松的索引结构，哈希索引就是通过哈希表实现的索引 ， 即通过被索引的列计算出哈希值，并指向被索引的记录 。
它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE INDEX indexName ONtableName（tableColumns（length）；如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是 BLOB 和 TEXT 类型，必须指定 length，下同 。
覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B+Tree索引所覆盖索引 。另外 ， 不同的存储引擎实现覆盖索引的方式也不同，而且不是所有的引擎都支持覆盖索引 。
那么您就已经有了看这篇文章的基础，相信读文本文的你，一定会对索引的原理有一个全新的了解 。在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树 ， 那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL） 。
索引原理 除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等 。
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