我们都知道添加索引是优化sql的一大利器，那么其原理是什么呢？有哪些注意事项呢？
首先，看一个例子，有一张大表，记录数超过100000，SELECT * FROM student WHERE name='xinan'。如果没有索引，查找程序就得全表遍历查找，算法时间复杂度为O(n)。建立索引类似于哈希表映射，这样在查找是可以快速定位，最好的情况可以将查找时间复杂度由O(n)降为O(1)，其开销就是增加了索引数据结构。
mysql的默认创建的索引都是btree(balanced tree）,全文索引不常用，对于memory引擎，还有hash索引。
CREATE INDEX index_id ON book(book_id)； // 典型语句
explain sql; // sql语句性能定位
创建了索引，并不是在执行sql时都会用到，根据Btree索引的原理，有些sql是不会用到索引的，即索引失效，如果不懂这个问题，有可能在开发中采坑。比如以%开头的like语句，or中任意一个字段没有索引的语句。sql执行计划实际上有没有用索引，我们可以通过explain来查看sql语句中索引的使用情况。
接下来我们通过实战来看一下sql的性能优化方法，管中窥豹，图一和图二显示了
- sql语句
- sql语句执行时间（duration）
- 数据传输时间（fetch time)
该表大概有1w条数据，type和title字段都未创建索引。在图一中的最后两行，区别在于有没有or title="title53",其duration和fetch time都相差了若干个数量级，但是其总时间是差不多的。比较第一条语句和最后一条语句，返回的数据差了若干个数量级，但是其fetch time差不多，说明or语句在数据合成时占用了不少时间，可能or有一个合并操作，这个可以使用trace分析，具体参考专业书籍。
图一
在看图二，对于倒数第一个行和倒数第二行，count语句的fetch time又比where语句的时间快上一个数量级，这么快的速度，count(*)应该是直接内存返回, 没有磁盘读写。同时，duration时间相对还是很慢，说明是扫描全表个数还是有些耗时的。
图二