索引的概念   

       索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引的一个主要目的就是加快检索表中数据，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

 索引的使用场景 

      经常需要搜索的列上。

      作为主键的列上。

      经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度。

      经常需要根据范围进行搜索的列上。

      经常需要排序的列上。

      不适合用在查询中很少用到的列。

      不适合用在那些具有很少数据值的列.比如人事表的性别列,boolean数据类型的列。

      不适合用在那些定义为text,image这些数据量相当大的列。

      不适合用在当对修改性能的要求远远大于搜索性能时.因为当增加索引时,会提高搜索性能,但是会降低修改性能。

      不适合含有NULL值，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。

      不适合对索引字段使用like “%aaa%” ，如果非使用不可like “aaa%”可以使用索引。

      不适合在列上进行计算，这样可能会导致索引失效。

      不适合使用NOT IN和<>操作

 索引的优点

       加快数据的检索速度。

      在信息检索过程中，若使用分组及排序子句进行时，通过建立索引能有效的减少检索过程中所需的分组及排序时间，提高检索效率。

      通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

 索引的缺点

       创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。

       实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段.索引需要占物理空间。

 索引的分类

        聚簇索引（InnoDB 主键使用的是聚簇索引）：表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。一般情况下主键会默认创建聚簇索引，在一张表上最多只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。

        非聚簇索引（MyISAM 不管是主键索引，还是二级索引使用的都是非聚簇索引）：表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。

 创建索引  

      1.  CREATE INDEX 索引名称 ON 表名称 (列名称); 简单索引

      2.  CREATE UNIQUE INDEX 索引名称 ON 表名称 (列名称) ；唯一索引

      3.  CREATE INDEX 索引名称 ON 表名称 (列名称, 列名称)；组合索引

      4.  CREATE INDEX 索引名称 ON 表名称 (列名称 DESC) ； 降序索引

使用组合索引时需注意：只有第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用。因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用。

   数据库索引的数据结构基础B+树

        B+ 树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。

1. 所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

2. 不可能在非叶子结点命中；

3. 非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

4. 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

5. 为所有叶子结点增加一个链指针；

6. 所有关键字都在叶子结点出现

7. 所有的叶子节点和相连的节点使用链表相连，便于区间查找和遍历；

8. 数据库中的索引一般是在磁盘上，数据量大的情况可能无法一次装入内存，B+树的设计可以允许数据分批加载，同时树的高度较低，提高查找效率；