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为了加快Mysql查询速度，一般会在创建数据库的时候会创建索引。索引就像书的目录一样，如果没有目录，想要查询的时候，只能一页一页的往后翻。有了目录之后，就能快速的定位要查询的数据。

开始使用索引时候，发现一个数据量很大的表，使用索引查询之后，变快了很多，这是由于索引是一种类似字典目录的数据。但是不是添加了索引，数据查询就会变快，有时候会发现索引失效的一些场景。

不满足最左匹配

因为MySQL中索引存储的是按照一定的顺序子节点上，所有的子节点用一个双链表连接，这就是为什么可以使用范围查询。当不满足最左匹配，比如模糊查询%李，索引是按照最左边的顺序左边相同的数据排在一起，往右边存储不一致时，才会往后存储索引值。

索引列添加运算

当索引参与列运算之后，比如where a + 1 = 3，此时就要找到索引等于2的数据，而此时MySQL是无法获取到索引的真正的值属性.意思是无法转成where a = 2结果，也就无法使用索引查询数据。

添加函数之后，数据和原始数据也不一样，也就无法找到原始的数据了。

B+ 树索引都存在字节点上，先从根节点往下找到对应的节点最小值然后遍历链表，一直遍历到符合数据的最大值为止，但是如果使用or就无法满足范围查询。

not in也不是范围查询，不符合范围查询的定义，

最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。
索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

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