原理
b+ 树，记住这棵树！索引所有优化都围绕这棵树展开（hash索引除外）
优点
-
索引大大减小了服务器需要扫描的数据量
-
索引可以帮助服务器避免排序和临时表
-
索引可以将随机IO变成顺序IO
-
索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。在MySQL5.1和更新的版本中，InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁，但在早期的MySQL版本中，InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁，会增加锁的开销，降低并发性。 InnoDB仅对需要访问的元组加锁，而索引能够减少InnoDB访问的元组数。但是只有在存储引擎层过滤掉那些不需要的数据才能达到这种目的。一旦索引不允许InnoDB那样做（即索引达不到过滤的目的），MySQL服务器只能对InnoDB返回的数据进行WHERE操作，此时，已经无法避免对那些元组加锁了。如果查询不能使用索引，MySQL会进行全表扫描，并锁住每一个元组，不管是否真正需要。
-
关于InnoDB、索引和锁：InnoDB在二级索引上使用共享锁（读锁），但访问主键索引需要排他锁（写锁）
缺点
-
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存索引文件。
-
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。
-
如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
-
对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效；
类型
存储方式：
聚族索引：同一个数据结构中保存了索引与数据（如InnoDB的主键索引，适合多行检索）
非聚族索引：非聚族索引，也称二级索引（适合单行检索）
索引类型：
普通索引：最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。
唯一索引：与普通索引类型，不同的是唯一索引的列值必须唯一，但允许为空值。
主键索引：不允许值为空的唯一索引。
组合索引：将几个列作为一条索引进行检索，使用最左匹配原则。
全文索引：全文索引（FULLTEXT）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。（很少使用，业界基本用 ES）
使用
原则：
-
最左前缀匹配原则：
-
索引选择性：公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)，表示字段不重复的比率，比率越大扫描的记录数就越少，性能越佳
-
索引尽可能短：B+树数据结构决定，过长降低性能；
-
索引列不能参与计算：B+树数据结构决定，如有函数处理索引将会实效；
注意点：
-
索引覆盖（一个索引包含(或者说是覆盖)需要查询的所有字段）可减少回表操作提高查询速度；
-
查询条件可以乱序，MySQL的查询优化器会优化成索引可以识别的模式；
-
尽可能的扩展索引，不要新建立索引；（索引太多影响写速度）
-
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，组合索引中只要有一列有NULL值，那么这一列对于此条组合索引就是无效的；
-
单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同，MySQL查询只使用一个索引，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；
- 联合索引实效情况：
调优步骤：
-
查看运行效果，是否真的很慢，主要设置SQL_NO_CACHE；
-
WHERE条件单表查询，锁定最小返回记录表。这句话的意思是，把查询语句的WHERE都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；
-
EXPLAIN查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；
-
ORDER BY LIMIT 形式的SQL语句，让排序的表优先查；
-
了解业务的使用场景；
-
加索引时，参照建立索引的几大原则；
-
观察结果，不符合预期，则重新从1开始分析；
进阶
磁盘IO与预读
数据结构选择：b+树、b树、红黑树对比
InnoDB/MyISAM 索引对比
Explain详解
参考
《高性能MySQL》第3版
https://blog.csdn.net/mysteryhaohao/article/details/51719871
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29118331
https://www.infoq.cn/article/OJKWYykjoyc2YGB0Sj2c