1、什么是索引？

索引是存储引擎用于提高数据库表的访问速度的一种数据结构。通过给字段添加索引可以提高数据的读取速度，提高项目的并发能力和抗压能力。索引优化时mysql中的一种优化方式。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容

2、索引的作用

数据是存储在磁盘上的，查询数据时，如果没有索引，会加载所有的数据到内存，依次进行检索，读取磁盘次数较多。有了索引，就不需要加载所有数据，因为B+树的高度一般在2-4层，最多只需要读取2-4次磁盘，查询速度大大提升。

3、索引的优缺点

优点：

加快数据查找的速度
为用来搜索、排序或者是分组的字段添加索引，可以加快搜索、分组和排序的速度
加快表与表之间的连接

缺点：

建立索引需要占用物理空间
会降低表的增删改的效率，因为每次对表记录进行增删改，需要进行动态维护索引，导致增删改时间变长。

4、索引类型有哪些？如何创建索引？

按字段特性分类，MySQL索引按字段特性分类主要分为以下四种：

主键索引(PRIMARY KEY)
唯一索引(UNIQUE)
普通索引(INDEX)
全文索引(FULLTE)

按字段数量还有 联合索引（也叫复合索引、组合索引）

主键索引(PRIMARY KEY)
建立在主键上的索引被称为主键索引，一张数据表只能有一个主键索引，索引列值不允许有空值，通常在创建表时一起创建。主键是一种唯一性索引，必须指定为PRIMARY KEY。

# 修改表时创建
ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY(`id`);

#创建表时直接指定
CREATE TABLE `tablename` ( 
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` varchar(255) NOT NULL , 
    PRIMARY KEY (`id`)
);

唯一索引(UNIQUE)
建立在UNIQUE字段上的索引被称为唯一索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列值允许为空，列值中出现多个空值不会发生重复冲突,如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

# 指定了索引名称为realname_index,如果不指定默认就是此字段名
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX `realname_index`(`realname`);

# 创建表时直接指定
CREATE TABLE `tablename` ( 
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `realname` varchar(20) NOT NULL , 
    UNIQUE realname_index (`realname`)) , 
    PRIMARY KEY (`id`)
);

普通索引(INDEX)
建立在普通字段上的索引被称为普通索引,是最基本的索引，它没有任何限制。

# 修改表时创建
ALTER TABLE tablename ADD INDEX index_age (`age`);

# 直接创建索引
CREATE INDEX index_age ON tablename(`age`);

# 创建表时直接创建
CREATE TABLE `tablename`(  
  `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` INT(11),
  `realname` VARCHAR(20),
  `age` INT(3), 
   PRIMARY KEY(`id`),   -- 直接创建主键索引
   UNIQUE index_realname (`realname`) ,   -- 直接创建唯一索引
   INDEX index_age(`age`)            -- 直接创建普通索引
) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8mb4;

全文索引(FULLTEXT)

主要用于查找文本中的关键字，而不是直接比较是否相等，Full-text索引一般使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。

可以通过create table，alter table ，create index创建
目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引
对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。
MyISAM支持全文索引，InnoDB在mysql5.6之后支持了全文索引。
fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like
全文索引不支持中文需要借sphinx(coreseek)或迅搜<、code>技术处理中文。

# 修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT index_sheng(`sheng`);

# 直接创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_sheng ON tablename(`sheng`);

# 创建表的时候创建全文索引
CREATE TABLE `tablename`(  
  `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` INT(11),
  `realname` VARCHAR(20),
  `age` INT(3), 
  `sheng` varchar(30), 
   PRIMARY KEY(`id`),   -- 直接创建主键索引
   UNIQUE index_realname (`realname`) ,   -- 直接创建唯一索引
   INDEX index_age (`age`) ,            -- 直接创建普通索引
   fulltext (`sheng`)  -- 直接创建全文索引
) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8mb4;

联合索引（复合索引、组合索引）

建立在多个列上的索引被称为联合索引，又叫复合索引、组合索引。在MySQL中使用联合索引时要遵循最左前缀匹配原则。所以我们需要注意如下几个方面：

实际业务场景中创建联合索引时，我们应该把识别度比较高的字段放在前面，提高索引的命中率，充分的利用索引。
创建联合索引后，该索引的任何最左前缀都可以用于查询。比如当你有一个联合索引(col1, col2, col3)，该索引的所有最左前缀为(col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3)，包含这些列的所有查询都会使用该索引进行查询。
虽然联合索引可以避免回表查询，提高查询速度，但同时也会降低表数据更新的速度。因为联合索引列更新时，MySQL不仅要保存数据，还要维护一下索引文件。所以不要盲目使用，应根据业务需求来创建。

# 修改表结构添加联合索引
ALTER TABLE `tablename_two` ADD INDEX `index_sheng_shi_xian` (`sheng`, `shi`, `xian`);

ALTER TABLE `tablename_two` ADD UNIQUE INDEX `index_sheng_shi_xian` (`sheng`,`shi`, `xian`);

# 触发此索引的查询遵循最左原则
-- 如上最左边的一个字段是sheng， 下面的查询中只有包含sheng字段的查询都会触发。

-- 以下查询都会触发此索引
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE sheng = '山东省';
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE sheng = '山东省' AND shi = '菏泽市';
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE sheng = '山东省' AND shi = '菏泽市' AND xian = '牡丹区';
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE sheng = '山东省' AND xian = '牡丹区';
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE xian = '牡丹区' AND sheng = '山东省';   -- 与sheng的查询位置无关，

-- 以下语句不触发，因为没有包含sheng字段的查询
EXPLAIN SELECT * FROM `tablename` WHERE shi = '菏泽市' AND xian = '牡丹区';  -- 不触发

5、如何查看表的所有索引

SHOW INDEXES FROM `表名`;
-- 或
SHOW KEYS FROM `表名`;

-- 查看索引的使用情况
SHOW STATUS LIKE '%Handler_read%';

handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。
handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效

6、如何删除索引

DROP INDEX `索引名` ON `表名`;
-- 或
ALTER TABLE `表名` DROP INDEX `索引名`;

7、如何判断索引是否生效？

答：在查询语句前使用Explain。
explain函数作用：显示了MYSQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。

EXPLAIN SELECT * FROM 表名 WHERE sheng = '山东省';
-- 或者 group by 也会触发索引
EXPLAIN SELECT * FROM 表名 GROUP BY sheng;

Explain 返回的参数如图：
key字段为null表示未触发索引，有值的未启用的索引。

Explain 函数返回的参数如下：

8、哪些情况下索引无效

where 子句中使用 != 或 <> 或 not in 操作符，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。特别地，如果是主键如 where id > 10 ,这种情况也会走索引。
where 子句中使用 or 来连接条件，or前后条件都包含索引则走索引，or前后只要有一个不包含索引索引失效。
like的模糊查询以 % 开头，索引失效，如 where title like '%abc' 、where title like '%abc%' 都会导致索引失效，但是 where title like 'abc%' 索引有效。
特别的like查询，如果是全覆盖索引，即便是 ‘%abc%’ 也会走索引。如select * from 表名 where realname like '%abc%' 不走索引，如果是 select id, realname from 表名 where realname like '%abc%' 这时就走索引了，（附：索引包含所有满足查询需要的数据的索引，称为覆盖索引(Covering Index)。）
如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引，如realname字段是varchar 类型，里面有个123的值，我们使用 where realname = 123 也能擦到数据，但是不会触发索引，必须使用 where realname = '123'才能使用索引。
在 where 子句中对字段进行表达式操作，导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
在 where 子句中对字段进行函数操作，导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，导致系统将可能无法正确使用索引，函数包括ABS,UPPER,DATE,DAY,YEAR等
对于多列索引，不是使用的一部分，则不会使用索引。
不适合键值较少的列（重复数据较多的列）。
字段内容为null，导致索引失效。索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效
mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

9、在什么情况下建立索引

在where查询中经常作为查询条件的字段做索引。
该字段的内容不是唯一的几个值，如性别字段通常只有男、女两个值，不适合使用索引。
字段内容不是频繁变化的字段适合做索引，更新非常频繁的字段不适合作为索引
不会出现在where子句中的字段不该创建索引

10、为什么我们添加完索引后查询速度为变快？

传统的查询方法，是按照表的顺序遍历的，不论查询几条数据，mysql需要将表的数据从头到尾遍历一遍。在我们添加完索引之后，mysql一般通过BTREE算法生成一个索引文件，在查询数据库时，找到索引文件进行遍历(折半查找大幅查询效率)，找到相应的键从而获取数据

11、索引的代价

创建索引是为产生索引文件的，占用磁盘空间。索引文件是一个二叉树类型的文件，可想而知我们的dml操作同样也会对索引文件进行修改，所以性能会下降

12、唯一索引比普通索引快吗, 为什么？

唯一索引不一定比普通索引快, 还可能慢。

查询时, 在未使用limit 1的情况下, 在匹配到一条数据后, 唯一索引即返回, 普通索引会继续匹配下一条数据, 发现不匹配后返回. 如此看来唯一索引少了一次匹配, 但实际上这个消耗微乎其微.

更新时, 这个情况就比较复杂了. 普通索引将记录放到change buffer中语句就执行完毕了. 而对唯一索引而言, 它必须要校验唯一性, 因此, 必须将数据页读入内存确定没有冲突, 然后才能继续操作. 对于写多读少的情况, 普通索引利用change buffer有效减少了对磁盘的访问次数, 因此普通索引性能要高于唯一索引。

13、MySQL 索引使用有哪些注意事项？

可以从三个维度回答这个问题：索引哪些情况会失效，索引不适合哪些场景，索引规则

索引哪些情况会失效：

查询条件包含or，可能导致索引失效
如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效
like通配符可能导致索引失效。
联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效
在索引列上使用mysql的内置函数，索引失效。
对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。
左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。
mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
后端程序员必备：索引失效的十大杂症

索引不适合哪些场景

数据量少的不适合加索引。
更新比较频繁的也不适合加索引
区分度低的字段不适合加索引（如性别）

索引的一些潜规则

覆盖索引
回表
索引数据结构（B+树）
最左前缀原则
索引下推

14、索引的数据结构有哪些？

索引的数据结构主要有B+树和哈希表，对应的索引分别为B+树索引和哈希索引。InnoDB引擎的索引类型有B+树索引和哈希索引，默认的索引类型为B+树索引。

B+树索引（BTREE）

B+ 树是基于B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。
在 B+ 树中，节点中的 key 从左到右递增排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。
进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到key所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出key所对应的数据项。MySQL 数据库使用最多的索引类型是BTREE索引，底层基于B+树数据结构来实现。