索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。
优点：
- 使用索引可以大大加快 数据的检索速度（大大减少检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
- 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
缺点：
- 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
- 索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
每一个索引都有一个对应的B+树，不能滥用索引，不然会浪费很多存储空间。
使用索引一定能提高查询性能吗?
大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
哪些情况适合建索引？
一般来说，应该在这些列上创建索引：
1、经常用于查询的字段
2、经常用于连接的字段建立索引，可以加快连接的速度
3、经常需要排序的字段建立索引，因为索引已经排好序，可以加快排序查询速度
什么情况下应不建或少建索引 ？
1、where条件中用不到的字段不适合建立索引
2、表记录较少
3、需要经常增删改
4、参与列计算的列不适合建索引
5、区分度不高的字段不适合建立索引，如性别等
索引的底层数据结构
Hash表，B+树
索引类型总结
按照数据结构维度划分：
- BTree 索引：MySQL 里默认和最常用的索引类型。只有叶子节点存储 value，非叶子节点只有指针和 key。存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 实现 BTree 索引都是使用 B+Tree，但二者实现方式不一样（前面已经介绍了）。
- 哈希索引：类似键值对的形式，一次即可定位。
- 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有
CHAR、VARCHAR，TEXT列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
按照底层存储方式角度划分：
- 聚簇索引（聚集索引）：索引结构和数据一起存放的索引，InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。
- 非聚簇索引（非聚集索引）：索引结构和数据分开存放的索引，二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。
按照应用维度划分：
- 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有 NULL）+ 表中只有一个。
- 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）。
- 覆盖索引：一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值。
- 联合索引：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。目前只有
CHAR、VARCHAR，TEXT列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
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