一、聚集索引

一般用于主键，由数组结构创建

 二、非聚集索引

数据库一般都是使用非聚集索引
1、普通索引
create index index_name on tableName(columName...)
or alter table tableName add index indexName(columName...)
2、唯一索引 表示唯一的，不允许重复的
create unique index indexName on tableName (columName...)
or alter table tableName add unique index indexName(columName...)
3、删除索引
drop index indexName on tableName
or alter table tableName drop index indexName
4、查看索引
show index from tableName
注：在返回的字段中，
Table：表的名称
Non_unique：是否不唯一，0为唯一，1不为唯一
Key_name：索引的名称
Seq_in_index：索引中的列序列号，从1开始
Column_name：列名称
Collation：列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
Cardinality：索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part：如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
Packed：指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
Null：如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
Index_type：用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
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 三、索引的选择原则

非聚集索引在数据库创建、增加、删除、修改的时候都需要作出相应的修改，所以，使用索引也是有一定的原则，即：
1、较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引
2、重复太多的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
3、不会出现在WHERE子句中的字段不应该创建索引

以下两种情况不建议使用索引：
1、表的记录比较少，比如只有几百，一千条记录，那么没必要建立索引，直接全表查询即可。
2、不重复的字段越多，那么索引的价值越高，查看不重复的字段占总体的比例可以使用下面的sql语句：
SELECT count(DISTINCT(name))/count(*) AS Selectivity FROM index_test;
比如上面这个sql就是判断index_test表中name字段中不重复的值占整体的比例，这个比例应该在(0,1]之间，这个数值越大，越应该使用索引。

 四、详解MySQL大表优化方案

单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
字段
尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED
VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
使用枚举或整数代替字符串类型
尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，
单表不要有太多字段，建议在20以内
避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间
用整型来存IP
索引
索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
字符字段只建前缀索引
字符字段最好不要做主键
不用外键，由程序保证约束
尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
查询SQL
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句，减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
不用SELECT *
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器，在应用程序实现
避免%xxx式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较，比如用‘123‘和‘123‘比，123和123比
尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

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