关于索引的理解参考这篇博文：

http://www.cnblogs.com/newpanderking/p/3781043.html

 索引的类型以及创建博文：

http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183

索引的优缺点：

mysql教程：索引的使用以及索引的优缺点 如何创建mysql索引以及索引的优缺点：

1. 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 它对于高性能非常关键，但人们通常会忘记或误解它。 索引在数据越大的时候越重要。规模小、负载轻的数据库即使没有索引，也能有好的性能， 但是当数据增加的时候，性能就会下降很快。 Tip:蠕虫复制,可以快速复制大量的数据 例：insert into emp select * from emp;

2. MySQL中常见的索引

普通索引

唯一索引

主键索引

组合索引

全文索引

外键 （只有innodb存储引擎才支持）

2.1普通索引： 这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式： 有以下几种创建方式：

创建索引 CREATE INDEX indexName ON tablename(username(length));

修改表结构 ALTER tablename ADD INDEX indexName (username(length)) Tip：length可以小于字段实际长度;如果是BLOB 和 TEXT 类型，必须指定length ,下同

创建表的时候直接指定 CREATE TABLE mytableuuu( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX indexName (username(length)) ); CREATE TABLE mytable(id INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL); create index index1 on mytable(id); //创建普通索引

删掉索引： drop index index1 on mytable; 有一个概念， 行定义：在声明字段（列）的时候定义的，比如primary key 表定义：在所有字段（列）声明完之后定义的，比如primary key，index CREATE TABLE mytable(id INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL,index index1(username)); 3.0唯一索引（unique） 索引列的值必须唯一，但允许有空值。 1）创建索引：Create UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length)) 2）修改表结构：Alter tableName ADD UNIQUE [indexName] ON (tableColumns(length) 3）创建表的时候直接指定：Create TABLE tableName ( [...], UNIQUE [indexName](tableColumns(length)); 4.0主键索引（primary key） 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。 Tip：记住：一个表只能有一个主键。主键索引就是我们所说的主键。在一个表中，主键只能有一个，但是普通索引和唯一索引可以有多个。 5.0组合索引 5.1多列索引，由多个列共同来组成一个索引。 增加组合索引 alter table mytable add index name_city_age(username,city,age); 对于组合索引，必须以最左索引为前缀，依次排列的，才可以使用到组合索引，中间不能有间隔。 下面的可以使用到组合索引：

 username,city,age

 usernname,city

 usernname 下面的不可以使用到组合索引：

 city,age

 city

 age 注意组合索引，如果在某个表中，有多个索引，我们可以考虑一下，使用组合索引来优化。

5.2 Explain语句：可以查询sql 查询语句使用的索引类型 explain 语句

6. 为什么有索引，查询加快？ 这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。第一，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。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五，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。 6.1在MySQL中，BTREE，二叉树 二叉树排序 35 17 39 9 28 65 56 87 6.2索引的优点： 加快查询速度。 6.2 索引的缺点： 占用大量的磁盘空间。但是对插入、删除和更新有影响。 6.3使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，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。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

使用短索引 对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

索引列排序 MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

like语句操作 一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “?a%” 不会使用索引，而like “aaa%”可以使用索引。

不要在列上进行运算 select * from users where YEAR(adddate)<2007; 将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成 select * from users where adddate<‘2007-01-01’;

不使用NOT IN和<>操作

  最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。

  很简单吧，不过对于要说明这个问题，已经足够了。如果你在查询时常用类似以下的语句：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1; 

  最直接的应对之道，是为category_id建立一个简单的索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid 
　ON mytable (category_id);

  OK，搞定？先别高兴，如果你有不止一个选择条件呢？例如：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;

  你的第一反应可能是，再给user_id建立一个索引。不好，这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);

  注意到我在命名时的习惯了吗？我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。

  现在你已经为适当的字段建立了索引，不过，还是有点不放心吧，你可能会问，数据库会真正用到这些索引吗？测试一下就OK，对于大多数的数据库来说，这是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：

EXPLAIN

　SELECT * FROM mytable 
　　WHERE category_id=1 AND user_id=2;

This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected) 

　NOTICE: QUERY PLAN:

Index Scan using mytable_categoryid_userid on 
  mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

  以上是postgres的数据，可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引（一个好开始），而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧，你马上知道它使用适当的索引了。

  接着，来个稍微复杂一点的，如果有个ORDER BY字句呢？不管你信不信，大多数的数据库在使用order by的时候，都将会从索引中受益。

SELECT * FROM mytable 
  WHERE category_id=1 AND user_id=2
    ORDER BY adddate DESC;

  有点迷惑了吧？很简单，就象为where字句中的字段建立一个索引一样，也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate
  ON mytable (category_id,user_id,adddate);

  注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为

"mytable_categoryid_userid_addda"

CREATE

  EXPLAIN SELECT * FROM mytable
　　WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　　ORDER BY adddate DESC;

　NOTICE: QUERY PLAN:

　Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
　　-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda 
　　　　on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

  看看EXPLAIN的输出，好象有点恐怖啊，数据库多做了一个我们没有要求的排序，这下知道性能如何受损了吧，看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了，那么，给数据库多一点提示吧。

  为了跳过排序这一步，我们并不需要其它另外的索引，只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres，我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中，加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理，并不是必须的，因为实际上在另外两个字段上，并不会有任何的排序操作，不过如果加入，postgres将会知道哪些是它应该做的。

EXPLAIN SELECT * FROM mytable 
  WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;

NOTICE: QUERY PLAN:

Index Scan Backward using 
　mytable_categoryid_userid_addda on mytable 
　  (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

  现在使用我们料想的索引了，而且它还挺聪明，知道可以从索引后面开始读，从而避免了任何的排序。

  以上说得细了一点，不过如果你的数据库非常巨大，并且每日的页面请求达上百万算，我想你会获益良多的。不过，如果你要做更为复杂的查询呢，例如将多张表结合起来查询，特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时，应该怎样处理呢？我通常都尽量避免这种做法，因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来，然后再排除那些不合适的行，搞不好开销会很大。

  如果不能避免，你应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话，就OK。不是的话，你可能要建立临时的表来将他们结合在一起，并且使用适当的索引。

  要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。

  以上介绍的只是一些十分基本的东西，其实里面的学问也不少，单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的，每个数据库都有自己的一些优化器，虽然可能还不太完善，但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快，在某些情况下，建立索引的话也未必会快，例如索引放在一个不连续的存储空间时，这会增加读磁盘的负担，因此，哪个是最优，应该通过实际的使用环境来检验。

  在刚开始的时候，如果表不大，没有必要作索引，我的意见是在需要的时候才作索引，也可用一些命令来优化表，例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。

  综上所述，在如何为数据库建立恰当的索引方面，你应该有一些基本的概念了。

mysql的索引