前缀索引顾名思义，定义字符串的一部分当做索引，而不是把整个字符串当做索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。
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假设一张表有 id,name,email 2个字段
1.创建email列的普通索引应该是： alter table T add index idx_email1( email )
2.前缀索引的创建规则为： alter table table T add index idx_email2( email(6) )
当然第一索引包含是的整个字符串，第二个是该字段前6个字节（注意是字节）
对于这2中索引，B+树怎么存储呢？
INSERT INTO T (email) VALUES ('瞎子','zhangsh1234@163.com'), ('剑圣','lisi1998883@163.com'), ('露娜','zhangssxyz@163.com'), ('李白','zhangsy1998@163.com'), ('韩信','zhaq5481993@163.com'), ('百里玄策','hhaq5481993@163.com');
【谁还不是个野王啊】
普通索引存储为：
是的你没看错，前缀索引那颗树上的存储的是email的前6位字节，也就是你创建前缀索引时指定的前缀字节长度。2种树相比，前缀索引存储了更少的数据，那么他所耗费的空间也就相比较少，这正是他的一个优点。同样的也就相对的增加了扫描行数。
什么增加了扫描行数？？？？ 这是为什么呢？
那么小朋友咱们一起来看下吧。
假设SQL如此这般： select id,name,email from T where email = 'zhangsh1234@163.com'
那么这2个SQL，应该怎么操作呢。
idx_email1:
2.到主键上查到主键为ID1的，判断email值是否正确【为什么判断呢，其实我理解是为了二次判断保证数据一致性吧，比较官方的解释尚未找到】，正确放入结果集
3.取 idx_email1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，如此往复。
循环过程中，需要回主键取1次数据，所以系统可以认为只扫描了一行【1次是数第一棵树数出来的】
idx_email2:
1.从 索引数上找到满足索引值为 'zhangs'的该记录，取得 ID1的值
2.到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’ zhangsh1234@xxx.com ’，这行记录放入结果集【不是要的值，丢弃，进行下一步】
3.取 idx_email2 上刚刚查到的位置的下一条记录,重复以上步骤
在这个过程中，要回主键索引取 3 次数据，也就是扫描了 3 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。
但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的 idx_email2 不是 email(6) 而是 email(8），也就是说取 email 字段的前 8 个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangsh’的记录只有一个，也能够直接查到 ID1，只扫描一行就结束了。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。
那么问题来了，到底定义多长才算是合理呢？
一般的定义原则是 count(distinct(columnName))/count(*) ,当前缀索引【count(distinct(columnName(length)))，length是你想要创建列的前缀字节长度】越接近此值越好，当有多个前缀字节都一样且都等于这个值时怎么选择呢，当然是 字节越少越好了哈，字节越少越省空间。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。
count(distinct(columnName(length))) 翻译到SQL 为： count(dictinct(left(colunmName, length)))
前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。
来呀，上SQL： select id,email from T where email='zhangsh1234@163.com'
如果按照email全字段索引，那么此SQL 是不需要回表的【为什么不需要回表？兄嘚，这个相当于覆盖索引了哈】
那么如果按照前缀索引是否需要回表呢？答案是的。
因为当判断前6个字节相等后，需要拿到id 回表拿到email的全部内容进行比较，如果不相同，丢弃这行，否则加入结果集。
那么有人会问了，我把长度放大点，包含所有字节不就好了吗？
那么此时会有如下问题。
1.当你此时的长度是囊括了全字段，但是系统是不知道的，他还是需要回表再次判断的，去确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。
2.此时长度是够了，那么能肯定因为业务日后不会增加长度吗？
3.尽可能的加长长度，还不如直接建立全字段索引呢
综上，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。
前面说到的是，可以根据字段前面几个字节进行查询的，那么对于身份证这种，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。
或许你会说，多弄几个字节不就好吗？那么请问下自己为什么使用前缀索引呢，不就是为了节省空间吗？
那么这么做合适吗？ 不合适对吗？ 乖~，快去反省下吧
那么采用前缀索引显示是不行的，那么如果用前缀索引怎么办呢，聪明的你应该已经猜到了，采用倒叙存储，然后建立前缀索引。
放到SQL 中就应该是这样的： select field_list from t where id_card = reverse('id_card_string');
当然了，这种逻辑建议放到业务逻辑中实现，而不是放到SQL 中。
按照上述第4节的内容，有人或许会有另一个想法，还倒叙建立前缀索引复杂不，hash索引或者hash字段不香吗？
有人会问了，为什么要在创建一个值来存储hash值呢，如果不存储你知道原值是什么吗？ 同时hash算法是有一定重复可能的（hash值碰撞）
【可以了解下partition算法哦:[ 】。如果重复了，不存储原值，你是无法判断出正确数据的。
注：【hash字段不代表hash索引，hash索引原理正在快马加鞭】，简单说下hash索引，hash索引不需要创建一个值来存储hash值，而是有hasn表来存储【hash值碰撞时，由一个链表来搞定了】，存储的内容为 hash值和每行的行指针 。
说回来啊，跑题了
查询时： select field_list from t where id_card_crc=crc32('id_card_string') and id_card='id_card_string'
不过有个问题相信你也想到了，不管是hash存储值还是hash索引都是不支持范围查询的。
来总结下这2个优缺点吧
1.从占用空间来看呢，倒叙索引不需要额外开辟存储空间，而hash字段需要额外的一个字段，所以从这点上看倒叙索引更胜一筹，NO!并不准确,如果前缀长度过长，那么这2个情况额外的空间也就相差无几了
3.从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数
1.全字段完整索引比较占空间，但是而走覆盖索引
2.前缀索引，节省空间，但会增加扫描 次数 并且不能使用覆盖索引【每次都需回表校验】
3.倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。【倒叙方法建立放到业务逻辑中】
4.hash字段索引，相比前缀索引性能较为稳定，但是有额外的存储空间和计算消耗，同时也 不 支持范围查询
字符串加索引的方式？
对于字符串进行添加索引，我们除了对整个字符串加索引以外，还可以添加前缀索引。
什么是前缀索引？
前缀索引的好处？
使用前缀索引，定义好长度，可以做到即节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。
前缀索引的弊端？
前缀索引会使覆盖索引失效，额外增加回表的消耗，如果前缀索引的长度选择区分度不高，会额外导致扫描行数增加。
其他给字符串加索引的方式？
什么是脏页？
MySQL在更新数据的时候会写redo log并且更新内存以后就会返回，数据文件并不会立即更新，这就是所谓的WAL机制。
当内存被更新以后，内存中的数据页就会和磁盘上的数据页存在不一致的情况，该内存也就被称为 脏页 。
内存中的数据被写入磁盘以后，内容变为一致，此时该内存页就被称为干净页。
什么叫刷脏页？
内存数据页中的内容被写入磁盘数据页中的过程称为刷脏页。
什么时候会刷脏页？
InnoDB如何控制刷脏页的频率？
首先确认InnoDB所在主机的IO能力，此时需要用到数据库的innodb_io_capacity参数，该参数推荐设置为磁盘的IOPS。磁盘的IOPS可以通过fio工具进行测试。
InndoDB刷脏页主要考虑以下两个因素：
MySQL会根据F1(M)和F2(N)两个值，取其中较大的值记为R，之后引擎可以按照innodb_io_capacity定义的能力乘以R%来控制刷脏页的速度。
脏页比例
参数innodb_max_dirty_pages_pct是脏页比例的上限，MySQL 8.0中是90%。
当前脏页比例可以通过Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total计算获得，具体sql计算指令如下：
连坐机制
InnoDB在刷脏页的时候，如果该脏页旁边的是页也是脏页，会同时把相邻的脏页刷掉。
该刷脏页行为由参数innodb_flush_neighbors控制:
对于机械硬盘，开启连坐会减少随机IO的消耗，但对于SSD，没必要开启该参数。
普通索引 添加INDEX
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
下面演示下给user表的name字段添加一个索引
mysql数据库如何创建索引
mysql数据库如何创建索引
主键索引 添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
mysql数据库如何创建索引
mysql数据库如何创建索引
唯一索引 添加UNIQUE
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
mysql数据库如何创建索引
全文索引 添加FULLTEXT
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
mysql数据库如何创建索引
如何添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
mysql数据库如何创建索引
CREATE [UNIQUE] INDEX ON (字段 [ASC|DESC]); UNIQUE --确保所有的索引列中的值都是可以区分的。 [ASC|DESC] --在列上按指定排序创建索引。 (创建索引的准则： 1.如果表里有几百行记录则可以对其创建索引(表里的记录行数越多索引的效果就越明显...
覆盖索引，这一点是最重要的，重所周知非主键索引会先查到主键索引的值再从主键索引上拿到想要的值，这样多一次查询索引下推。但是覆盖索引可以直接在非主键索引上拿到相应的值，减少一次查询。
在一张大表中 如果有 (a,b,c)联合索引就等于同时加上了 (a) (ab) (abc) 三个索引 减少了存储上的一部分的开销和操作开销
梯度漏斗，比如 select *from t where a = 1 and b = 2 and c = 3; 就等于在满足 a = 1 的一部分数据中过滤掉b = 2 的 再从 a = 1 and b = 2 过滤掉 c = 3 的，越多查询越高效。
即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,类似于给(a,b,c)这三个字段加上联合索引就等于同时加上了 (a) (ab) (abc) 这三种组合的查询优化
举个栗子：
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(25),
`sex` varchar(25) ,
`city` varchar(25) ,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `name`(`name`, `sex`, `city`) USING BTREE
)
EXPLAIN select *from`user` where sex='';
这样是无法触发联合索引的，因为不符合最左原则，没有命中(a) (ab) (abc) 这种组合
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | user | NULL | index | NULL | name | 309 | NULL | 3 | 33.33 | Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 rowinset (0.02 sec)
另外使用执行计划一定要看结果，只有possible_keys有值的情况下才是命中索引
查询条件要符合最左原则才能使用到索引
注意： where条件的顺序是否会影响索引的命中，就是本来(ab)的组合，故意写where语句时写成(ba)，答案是没有影响，只要遵循了索引的最左原则即可，至少在mysql5.7测试没有问题。
最后，谈谈索引的底层数据结构b+tree
我们知道BTREE 每个节点都是一个二元数组: [key, data]，所有节点都可以存储数据。key为索引key,data为除key之外的数据。
查找算法：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或未找到节点返回空指针
B+Tree有以下不同点：非叶子节点不存储data，只存储索引key；只有叶子节点才存储data，而Mysql中B+Tree：在经典B+Tree的基础上进行了优化，增加了顺序访问指针。在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。这样就提高了区间访问性能：请见下图，如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历即可
依据来源（官网的文档 ）：
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
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我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引