MySQL索引的树立关于MySQL的高效运转是很重要的，索引能够大大提高MySQL的检索速度。
打个比如，假如合理的设计且运用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和运用索引的MySQL便是一个人力三轮车。
拿汉语字典的目录页（索引）打比如，我们能够按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需求的字。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包括单个列，一个表能够有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包括多个列。
创立索引时，你需求保证该索引是应用在SQL查询句子的条件(一般作为WHERE子句的条件)。
实践上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
上面都在说运用索引的优点，但过多的运用索引将会造成乱用。因而索引也会有它的缺点：尽管索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不只要保存数据，还要保存一下索引文件。
树立索引会占用磁盘空间的索引文件。
普通索引
创立索引
这是最基本的索引，它没有任何约束。它有以下几种创立方法：
CREATEINDEXindexNameONtable_name(column_name)
假如是CHAR，VARCHAR类型，length能够小于字段实践长度；假如是BLOB和TEXT类型，有必要指定length。
修正表结构(增加索引)
ALTERtabletableNameADDINDEXindexName(columnName)
创立表的时分直接指定
CREATETABLEmytable(IDINTNOTNULL,usernameVARCHAR(16)NOTNULL,INDEX[indexName](username(length)));
删去索引的语法
DROPINDEX[indexName]ONmytable;
仅有索引
它与前面的普通索引相似，不同的便是：索引列的值有必要仅有，但允许有空值。假如是组合索引，则列值的组合有必要仅有。它有以下几种创立方法：
创立索引
CREATEUNIQUEINDEXindexNameONmytable(username(length))
修正表结构
ALTERtablemytableADDUNIQUE[indexName](username(length))
创立表的时分直接指定
CREATETABLEmytable(IDINTNOTNULL,usernameVARCHAR(16)NOTNULL,UNIQUE[indexName](username(length)));
运用ALTER指令增加和删去索引
有四种方法来增加数据表的索引：
ALTERTABLEtbl_nameADDPRIMARYKEY(column_list):该句子增加一个主键，这意味着索引值有必要是仅有的，且不能为NULL。
ALTERTABLEtbl_nameADDUNIQUEindex_name(column_list):这条句子创立索引的值有必要是仅有的（除了NULL外，NULL可能会呈现多次）。
ALTERTABLEtbl_nameADDINDEXindex_name(column_list):增加普通索引，索引值可呈现多次。
ALTERTABLEtbl_nameADDFULLTEXTindex_name(column_list):该句子指定了索引为FULLTEXT，用于全文索引。
以下实例为在表中增加索引。
mysql>ALTERTABLEtestalter_tblADDINDEX(c);
你还能够在ALTER指令中运用DROP子句来删去索引。测验以下实例删去索引:
mysql>ALTERTABLEtestalter_tblDROPINDEXc;
运用ALTER指令增加和删去主键
主键作用于列上（能够一个列或多个列联合主键），增加主键索引时，你需求保证该主键默认不为空（NOTNULL）。实例如下：
mysql>ALTERTABLEtestalter_tblMODIFYiINTNOTNULL;mysql>ALTERTABLEtestalter_tblADDPRIMARYKEY(i);
你也能够运用ALTER指令删去主键：
mysql>ALTERTABLEtestalter_tblDROPPRIMARYKEY;
删去主键时只需指定PRIMARYKEY，但在删去索引时，你有必要知道索引名。
显现索引信息
你能够运用SHOWINDEX指令来列出表中的相关的索引信息。能够通过增加G来格式化输出信息。
测验以下实例:
mysql>SHOWINDEXFROMtable_nameG
mysql索引实现原理
什么是索引：
索引是一种高效获取数据的存储结构，例：hash、二叉、红黑。
Mysql为什么不必上面三种数据结构而选用B+Tree:
若仅仅是select*fromtablewhereid=45,上面三种算法可以轻易实现，但若是select*fromtablewhereid<6,就不好使了，它们的查找方法就类似于”全表扫描”，由于他们的高度是不可控的(如下图)。B+Tree的高度是可控的，mysql一般是3到5层。注意：B+Tree只在最末端叶子节点存数据，叶子节点是以链表的形势相互指向的。
B+Tree的特性
(1)由图能看出，单节点能存储更多数据，使得磁盘IO次数更少。
(2)叶子节点形成有序链表，便于履行范围操作。
(3)集合索引中，叶子节点的data直接包括数据；非集合索引中，叶子节点存储数据地址的指针。
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Innodb引擎
若以这个引擎创立数据库表Createtableuser（…..），它实际是生成两个文件：
user.ibd表索引和数据文件user.frm表结构类型
由于innodb引擎创立表默许便是以主键为索引，所以不需求myi文件。
下图为innodb表的结构图：
若此刻，你在其他列创立索引例如name，它就会另外创立一个以name为索引的索引树，(叶子节点存的是索引和主键索引)。
你在履行select*fromuserwherename=‘吴磊’，他的履行过程如下：
(1)找到name索引树
(2)根据name的值找到该树下叶子的name索引和主键值
(3)用主键值去主键索引树去叶子节点到该条数据信息
MyISAM引擎和InnoDB引擎的区别
MyISAM：支撑全文索引;不支撑业务;它是表级锁;会保存表的详细行数.
InnoDB：5.6以后才有全文索引;支撑业务；它是行级锁;不会保存表的详细行数.
一般：不必业务的时分,count核算多的时分适合myisam引擎。对可靠性要求高便是用innodby引擎。推荐用InnoDB引擎.
加了索引之后能够大幅度的进步查询速度，可是索引也不是越多越好，一方面它会占用存储空间，另一方面它会使得写操作变得很慢。一般咱们对查询次数比较频频，值比较多的列才建索引。
例如：select*fromuserwheresex=”女”，这个就不需求树立索引，由于性别总共就两个值，查询自身便是比较快的。
select*fromuserwhereuser_id=1995,这个就需求树立索引，由于user_id的值是非常多的。
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磁盘数据页的存储结构
磁盘中的数据页是按次序一页一页寄存的，然后两两相邻的数据页之间会选用双向链表的格式相互引用。每一行数据都会按照主键巨细进行排序存储，一起每一行数据都有指针指向下一行数据的方位，组成单向链表。刚开始榜首行是个起始行，他的行类型是2，便是最小的一行，然后他有一个指针指向了下一行数据，每一行数据都有自己每个字段的值，然后每一行通过一个指针不断的指向下一行数据，普通的数据行的类型都是0，最后一行是一个类型为3的，便是代表最大的一行。
咱们刚说了，数据页中的数据行一定是按照主键巨细正序排列的。下一页的主键也一定会比上一页的大。如果咱们是自增还好，若是自己生成的则会呈现次序紊乱情况。mysql则会通过页分裂的机制将数据挪动到上一个数据页，确保下一个数据页里的主键值都比上一个数据页里的主键值要大。
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主键索引页存储结构
主键索引的目录结构，只要在一个主键索引里包括每个数据页跟他最小主键值，就可以组成一个索引目录。然后后续你查询主键值，就可以在目录里二分查找直接定位到那条数据所属的数据页，接着到数据页里二分查找定位那条数据就可以了。
现在问题来了，你的表里的数据或许许多许多，比方有几百万，几千万，乃至单表几亿条数据都是有或许的，所以此刻你或许有很多的数据页，然后你的主键目录里就要存储很多的数据页和最小主键值，这怎么行呢？所以在考虑这个问题的时分，实际上是采取了一种把索引数据存储在数据页里的方法来做的。也便是咱们上面提到的b+tree结构。
比方我现在要找id=45的数据，就会先从35页找到23页，再找到6页，最后找到第4页。然后它就指向了叶子节点(数据页)。
若是你基于非主键字段name树立了一个索引，那么此刻你刺进数据的时分，就会从头搞一颗B+树，B+树的叶子节点也是数据页，可是这个数据页里仅仅放主键字段和name字段、数据行按name巨细排列，就不是详细数据了。先找到name对应的主键地址，再去主键索引树找到详细数据信息。这种行为叫做回表查询(若select的所有字段都是索引中的字段则直接就返回了，不必去主键索引树中找了。这种行为叫做覆盖索引)
