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双列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。为了提高索引的应用性能，MySQL中的索引可以根据具体应用采用不同的索引策略。这些索引策略所对应的索引类型有聚集索引、次要索引、覆盖索引、复合索引、前缀索引、唯一索引等。索引的使用原则和注意事项虽然索引可以加快查询速度，提高 MySQL
的方式被称为索引组织表。每个索引在InnoDB中对应一颗B+树。什么是聚簇索引和非聚簇索引：答：聚簇索引的叶子节点存的是整行数据，非聚簇索引的叶子节点存的是主键索引的值。聚簇索引又被称为主键索引，非聚簇索引又被称为二级索引。主键索引和普通索引有什么区别：答：主键索引的查询只要搜索
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索
索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。
等类型。实际使用区分索引在逻辑上分为以上 5 类，但在实际使用中，索引通常被创建成单列索引和组合索引。1）单列索引单列索引就是索引只包含原表的一个列。在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。例
索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候应尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。我将介绍一些索引的设计原则。1. 选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性
二级索引(Secondary Index，也称辅助索引、非聚集索引)是InnoDB引擎中的一类索引，聚集索引以外的索引统称为二级索引，包括唯一索引、联合索引、全文索引等等。二级索引并不包含行记录的全部数据，二级索引上除了当前列以外还包含一个主键，通过这个主键来查询聚集索引上对应的数据
by c; 索引a_b_c反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性将无法使用。如：where a>10 order by b; 索引a_b无法排序。2.建复合索引的时候，区分度最高的在最左边，如果where a=? and b=?，a列的值几乎接近唯一值，那么只需建单列索引idx_
联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找
这里我们不讨论,知道到这里就可以了. 索引的缺点 前面我们只谈了索引可以提高效率,那么是索引难道就不存在缺点吗?我们想一下,书的目录是不是存在缺点,是的,最直观的一点就是废纸,同理索引是费空间.这就是索引最大的缺点. 随着我们数据量的增大,索引消耗的空间也会越来越大,这还是不是最关键的
1. 什么是聚簇索引数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。聚簇索引英文是 Clustered Index，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在
优化。索引选择性与前缀索引既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索
由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。 key：表示MySQL实际决定使用的键（索引），如果没有选择索引，键是NULL。
表1 索引长度说明 引擎 MySQL版本 字符集 最大字节数 单字段索引最大字符数 联合索引合计最大字符数 InnoDB MySQL 5.7.6及以下版本 UTF8MB4 4 191 768 MySQL 5.7.7及以上版本 UTF8MB4 4 768 768 索引超长的处理方法
索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
MySQL目前已经作为绝大数项目的数据库选择。但是经常会需要去处理慢sql导致的各类问题。索引，作为一种常见的处理方式。我们有必要了解下索引的底层是怎么实现的。思考两个问题：1.为什么加了索引以后，数据库的查询效率会加快？底层怎么实现的？2.索引失效的情况有哪些？失效的原因是什么
在使用了字符串处理函数后查询就不使用索引，该如何处理？ 答：在索引列上使用函数处理后就不会走标准的索引，可以创建一个表达式索引，以lpad()函数为例。 --建表并插入数据。
在使用了字符串处理函数后查询就不使用索引，该如何处理？ 答：在索引列上使用函数处理后就不会走标准的索引，可以创建一个表达式索引，以lpad()函数为例。 --建表并插入数据。
储和恢复这样的索引也是不支持的。 在上述创建索引中to_tsvector使用了两个参数，只有当查询时也使用了两个参数，且参数值与索引中相同时，才会使用该索引。例如WHERE to_tsvector('english', body) @@ 'a & b' 可以使用索引，但WHERE
bod='1996-01-01'的人，因为MySQL无法跳过索引中的某一列而使用索引中最左列和排在末尾的列进行组合。如果不指定索引中中间的列，则MySQL只能使用索引的最左列，即第一列。（4）如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有这样一个查询：where
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