索引是一种用于加速查询的数据结构。它可以使得数据库在查找数据时更快地定位到需要的数据。
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。
一个表只能有一个主键。
最基本的索引，无任何限制。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引。
唯一索引列的值必须唯一，但允许有空值。
如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column);创建唯一索引。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2);创建唯一组合索引。
即一个索引包含多个列，多用于避免回表查询。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1,column2, column3);创建组合索引。
值的组合唯一时可以创建组合唯一索引，查找效率更高。
也称全文检索，是目前搜索引擎使用的一种关键技术。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引。
要实现中文查询需要使用ngram分词插件，如进一步需要单字索引，需要设置ngram_token_size=1。
MySQL5.7以后支持，使用r树实现，可用于快速查询地理位置数据，距离数据等。
可以通过 ALTER TABLE table_name ADD SPATIAL KEY `index_name` (`column`);创建空间索引。
实测记录计算函数不会走空间索引，需要进行距离排序最好的解决方案依然是使用Redis geohash或MongoDB。
MySQL8以后针对比较小的关系数据，可以使用JSON数据类型结合整数数组建立关系和索引，避免建立繁琐的关系表或无法走索引导致查询效率低下的问题。
多值索引限制较多，目前仅整形数组支持得比较好；优化器会根据实际情况选择索引进行使用。
可以通过 ALTER TABLE table_name ADD KEY `key_name` ((CAST(json_extract(`column`,_utf8mb4’$.data_name’) AS UNSIGNED array)));创建多值索引。
哈希索引是一种基于哈希表实现的索引结构，用于快速查找特定键值的记录。
哈希索引适用于等值查询，即根据完整的索引键值进行查询，而不支持范围查询或排序操作。
哈希索引将索引键值通过哈希函数计算得到一个哈希码，然后将记录存储在对应的哈希槽中。
哈希索引在处理大量数据时可能会出现哈希冲突，需要解决冲突的方法，如链式法（使用链表解决冲突）或开放寻址法（使用开放地址法解决冲突）。
MySQL MEMORY 引擎默认的索引类型就是hash索引。
自适应哈希索引是MySQL InnoDB存储引擎中引入的一种索引类型，无用开发者操作。
自适应哈希索引是在内存中动态构建的，它根据查询模式和数据访问频率自动调整索引的大小和内容。
当一个表使用了自适应哈希索引后，InnoDB会在内存中维护一个哈希表，用于加速查询操作。
自适应哈希索引适用于等值查询和部分范围查询，可以提供较高的查询性能。
自适应哈希索引在内存中构建，因此对于大型表或者数据量较大的情况，可能会导致内存占用较高。
自适应即我们不需要自己处理，当InnoDB引擎根据查询统计发现某一查询满足hash索引的数据结构特点，就会给其建立一个hash索引；
hash索引底层的数据结构是散列表（Hash表），其数据特点就是比较适合在内存中使用，自适应Hash索引存在于InnoDB架构中（不存在与磁盘架构中
支持的函数：MySQL 8函数索引支持多种内置函数，例如数学函数（如ABS、ROUND）、字符串函数（如UPPER、LOWER）、日期函数（如YEAR、MONTH）等。您还可以创建自定义函数，并将其用于函数索引。
创建函数索引：要创建函数索引，可以使用CREATE INDEX语句，并在索引表达式中使用函数。例如，以下是一个创建函数索引的示例：
1 | CREATE INDEX idx_func_index ON my_table (UPPER(column_name)); |
使用函数索引：一旦函数索引被创建，MySQL可以在查询中自动使用该索引。例如，当执行一个包含函数表达式的查询时，MySQL会尝试使用函数索引来加速查询执行。这样可以避免在查询过程中对每个数据行都进行函数计算。
1）适合索引的列是出现在where子句中的列，或者连接子句中指定的列；
2）基数较小的类，索引效果较差，没有必要在此列建立索引，例如用户性别这种列；
3）使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间；
4）不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。在修改表内容的时候，索引会进行更新甚至重构，索引列越多，这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
小表：对于小型表，即使查询需要扫描整个表的数据，性能可能仍然很好。在这种情况下，临界百分比可能较高，甚至可以接近或达到100%。
中等表：对于中等大小的表，一般认为当需要扫描的数据量超过10%到20%时，可能会考虑不使用索引而执行全表扫描。
大表：对于大型表，通常建议使用索引来减少查询范围。当需要扫描的数据量超过整个表的1%到5%时，可能会考虑不使用索引而执行全表扫描。
以下两种情况都不会走索引，如果有模糊查询需要，可以考虑使用全文索引。
1 2 | SELECT name FROM USER WHERE name LIKE '%s%'; SELECT name FROM USER WHERE name LIKE '%s'; |
例如：当前列类型为字符串，但是查询数字的时候没有用引号将数字括起来，将不会走索引。
但是，如果当前列为数字，使用引号将数字括起来后发生的隐式转换是会走索引的。
隐式字符编码转换，A表字符编码为UTF8，B表字符编码为UTF8MBA4，在通过varchar或其它字段进行连表查询时，即使都有索引，也不会走索引。
复合索引的情况下，查询条件不包含索引列最左边部分（不满足最左原则），不会命中符合索引。
union、in、or都能够命中索引，建议使用in。
但是在in的条件比较多的时候可以使用exists和not exists替换in 和not in。
查询的CPU消耗：or>in>union>exists。
用or分割开的条件，如果or前的条件中列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及到的索引都不会被用到。
因为or后面的条件列中没有索引，那么后面的查询肯定要走全表扫描，在存在全表扫描的情况下，就没有必要多一次索引扫描增加IO访问。
负向条件有：!=、、not in、not exists、not like等。
并且，负向条件不能命中缓存，如果可以，可尽量转换为正向条件进行查询。
范围条件查询可以命中索引，但是范围过大数据过多的话优化器依然会选择使用全表扫描。
范围条件有：、>=、between等。
MySQL8以前，函数计算不会命中索引。
MySQL8以后，新增了函数索引，创建函数索引后，可以使用函数索引加速查询。
被查询的列，数据能从索引中取得，而不用通过行定位符row-locator再到row上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速查询速度。
单列索引中的null值，在用IS NULL进行查询是可以使用索引，但在IS NOT NULL条件下就不会走索引了，而且NULL对索引的数据结构不友好，尽量避免使用NULL。
复合索引不存全为null的值，如果列允许为null，可能会得到“不符合预期”的结果集，所以，请使用not null约束以及默认值。
因为更新操作会变更B+树，重建索引。这个过程是十分消耗数据库性能的。而且索引的功能主要是加速查询，如查询较少，无需建立索引。
类似于性别这种区分度不大的字段，建立索引的意义不大。因为不能有效过滤数据，性能和全表扫描相当。另外返回数据的比例在30%以外的情况下，优化器不会选择使用索引。
业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。
虽然唯一索引会影响insert速度，但是对于查询的速度提升是非常明显的。
另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，在并发的情况下，依然有脏数据产生。
索引越多越好，认为一个查询就需要建一个索引；
宁缺勿滥，认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度；
抵制唯一索引，认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决；
过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。
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