不需要加索引的情况
- 如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
- 对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效； www.cnblogs.com/dbbull/p/15…
最左边前缀(leftmost prefix of the index)
- 查询必须从索引的最左边的列开始，否则无法使用索引
- 不能跳过某一索引列。
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。例如，如果你的查询语句为WHERE last_name="Smith" AND first_name LIKE 'J%' AND dob='1976-12-23'，则该查询只会使用索引中的前两列，因为LIKE是范围查询。
索引类型
主键索引也被称为聚簇索引（clustered index），其余都称呼为非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
聚簇索引：将索引与数据放在一起，当你找到索引后，也就找到对应的数据了。每张表只能建立一个聚簇索引，但是该索引可以包含多个列（一般使用的是主键等不经常更新的列）
非聚簇索引：数据储存于索引分开，叶节点指向了对应的数据行。
强制索引
覆盖索引
查询列要被所使用的索引覆盖
不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引的列，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引
可以发现区别在与叶子节点中，主键索引存储了整行数据，而非主键索引中存储的值为主键id, 在我们执行如下sql后
SELECT age FROM student WHERE name = '小李'；
流程为：
- 在name索引树上找到名称为小李的节点 id为03
- 从id索引树上找到id为03的节点 获取所有数据
- 从数据中获取字段命为age的值返回 12
在流程中从非主键索引树搜索回到主键索引树搜索的过程称为：回表，在本次查询中因为查询结果只存在主键索引树中，我们必须回表才能查询到结果
好处
如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值，直接根据索引的查询结果返回数据，而无需读表，能够极大的提高性能。
创建索引的原则（重中之重）
索引虽好，但也不是无限制的使用，好符合一下几个原则
1）左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，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=1andb=2andc>3andd=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。
2）较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
3）更新频繁字段不适合创建索引
4）若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，多也就三种，区分度实在太低)
5）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
6）定义有外键的数据列一定要建立索引。
7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8）对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
9）使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间
索引失效
blog.csdn.net/sy_white/ar… blog.720ui.com/2017/mysql_…
MySQL 只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引，因此，为多个列创建单列索引，并不能提高 MySQL 的查询性能。
思维导图
explain
navicat 对应的参数
索引类型：
normal:最基本的索引状态，所建立的索引项可以重复。
unique：与normal唯一不同的是所建立的索引项不能有重复
full text：全文搜索
SPATIAL 空间索引
索引方式：
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长
