理解索引前要先理解下面的概念
索引是什么
索引是一个文件,一个表可以有多个索引文件,正常查找数据时查询优化器判断可以使用索引并且选择索引后会优先读取索引文件,根据索引找到对应数据或者数据ID后再做进一步筛选

索引方式
1：hash:无序索引,不能范围查找,不能用于排序,使用比较少,缺点较多一般纯内存引擎会用
2：B+树:有序索引,非叶子节点不保存数据,只保存索引key,只有叶子节点保存数据,每次查找都要至叶子节点才能返回数据,一般4层深度可索引千万级别数据(每个数据页16k,行数据1kb,一个索引key16字节的情况,大多数情况使用这个)

下面主要讨论B+树索引类型

重点:B+树索引是有序的(索引不就应该有序吗,不然找个毛线,hash 是个例外)

索引分类

按整个索引文件分
1:聚集索引：叶子节点保存的是真实索引对应行的完整数据(一个表有且必须有一个 聚集索引，主键，或者第一个唯一索引或者系统默认生成一个rowid)

2:非聚集索引：叶子节点保存的是主键值;

按索引使用分
1:主键索引:唯一,值不能为null,建立主键则自动生成主键索引,无需额外再建立

2:唯一索引:不能重复,值可以有一个为null

3:全文索引:匹配长文字,性能不太好,一般用ES等搜索引擎代替mysql8.0 已经删除

4:联合索引:多个字段一起建立的索引,索引key按照所选字段从左至右拼接,使用注意最左匹配原则

几个概念
1:回表：通过非聚集索引查找到数据后回到表的聚集索引查找原始数据
2:覆盖索引：单个索引文件就能找到所有需要的字段信息，无需回表查询原始数据（注意这里是单个索引文件,简单的说就是走一次索引就能完成查找的情况)
3:最左匹配原则：针对B+树索引中的联合索引,查找的多个字段必须匹配索引顺序,索引字段可以不需要完全使用,但使用了的必须匹配顺序;(hash索引的要百分百匹配)
eg:索引 a_b_c,则单字段a 可以用此索引,a and b 也是可用 a and b and c 也是可以;b and c, a and c ,a or b 是不可用的 (b and a 这种情况理论是不行的 但是sql有查询优化器可能会将你的sql 改成 a and b 这样就可以使用这个索引了)
4:索引失效:由于sql顺序或者查找范围 不满足索引使用,导致全表扫码的情况,主要有以下情况:
a:索引字段中使用函数,如count,sum 或者日期转换等
b:联合索引执行的sql字段顺序不符合最左匹配原则
c:索引字段使用like %xxx 左边通配的情况(xxx%,右边通配可以用索引,谁叫排序是左边开始排…)
d:sql 有隐式转换,比如int 的转成 varchat ;
e:连表字段类型不一致,一个int 一个 varchat;
f:使用 or 关联 并且or 后面字段没有索引
5:索引合并:一条sql 同时使用几个索引文件的情况(mysql 5.0之后),sql 会根据多个个索引返回的数据进行交集 或者并集处理最后得出所要数据,是否使用得看查询优化器计算,用 explain 查看sql type 显示 index_merge,一般用or 且字段都有索引 是会使用索引合并的;

索引的缺点
a:索引需要占用空间;
b:索引是需要维护的,新增,更新索引字段,删除 数据等都要对索引进行维护,索引越多维护成本越大;
c:索引太多会影响查询优化器的效率,甚至有可能选到效率更差的索引影响查询速度;