一、索引的概念
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。索引是一种数据结构。数据库的索引一般采用B+树实现。
采用B+树的原因是：
B+树是一种磁盘友好型的数据结构。
a、树的内部节点只存放的索引，不存放数据
b、叶子节点只存放数据，每一个叶子节点都用指针连接起来。所以可以顺序查找所有的数据。
二、索引的优点：
- 加快数据查询速度
三、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
- 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大
- 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度
四、索引分类
1.直接创建索引和间接创建索引
直接创建索引：
CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
间接创建索引：定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引
2.普通索引和唯一性索引
普通索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
3.单个索引和复合索引
单个索引：即非复合索引
复合索引：又叫组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段名，最多16个字段 CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引，群集索引)
聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列
CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH
ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)
非聚簇索引：CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)
索引使用原则：
1、使用索引来更快地遍历表。
缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在
对各种查询的分析和预测上。一般来说：
a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考
虑建立群集索引；
b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、在海量查询时尽量少用格式转换。
3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。
4、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
5、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
一个例子：
我有一个会员信息表users，里边有37365条用户记录：
在不加索引的时候进行查询：
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录
sql语句B:
select * from users where username like ’许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录
sql语句C:
select * from users where username like ’%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录
为username列添加索引:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询：
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录
sql语句B:
select * from users where username like ’许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 共找到836条记录
sql语句C:
select * from users where username like ’%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：
0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录
在实验过程中，我没有另开任何程序，以上的数据说明在单表查询中，建立索引的可以极大地提高查询速度。
另外要说的是如果建立了索引，对于like ’许%’类型的查询，速度提升是最明显的。因此，我们在写sql语句的时候也尽量采用这种方式查询。
