MySQL主要提供2種方式的索引：B-Tree索引，Hash索引程序員
B樹索引具備範圍查找和前綴查找的能力，對於有N節點的B樹，檢索一條記錄的複雜度爲O(LogN)。至關於二分查找。面試
哈希索引只能作等於查找，可是不管多大的Hash表，查找複雜度都是O(1)。數據庫
顯然，若是值的差別性大，而且以等值查找（=、 <、>、in）爲主，Hash索引是更高效的選擇，它有O(1)的查找複雜度。緩存
若是值的差別性相對較差，而且以範圍查找（between and）爲主，B樹是更好的選擇，它支持範圍查找。函數
索引性能
不管是面試，仍是實際工做中，對於一個Java程序員來講，數據庫優化是避不開的一個技術點，關於數據庫的優化，在性能達不到要求的狀況下，我大體給出如下幾個方向：優化
（1）優化表結構，對經常使用字段和很是用的字段分開存儲3d
（2）優化SQL，合理使用索引code
（3）作數據庫讀寫分離，減小IO壓力，因爲數據庫對記錄作了持久化並存儲在磁盤上，對磁盤的I/O又是很是消耗性能的操做，所以讀、寫都在一個庫中會大大增長I/O的壓力blog
（4）嘗試使用緩存，不要讓數據都走數據庫
（5）對業務作垂直拆分
（6）對錶作水平拆分，這一步比較麻煩，要注意主鍵生成規則以及請求路由規則
以上6個點是有優先級的，本文關注的是第二點的索引部分。正確合理地使用索引對於數據庫性能提高是相當重要的，本文暫時不分析索引原理，只是從實戰的角度，總結一下索引的使用技巧，理論結合實踐，印象會更深一些。
固然，事前我已經創建了一張很簡單的student表並向表中插入了10萬條數據，SQL爲：
DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `s_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `s_name` varchar(100) DEFAULT NULL, `s_age` int(11) DEFAULT NULL, `s_phone` varchar(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`s_id`), KEY `s_name` (`s_name`) ) ENGINE=InnoDB, CHARSET=utf8;
使用普通索引與不使用普通索引的區別
先看一下不使用普通索引，進行查詢，執行SQL語句：
select * from student where s_name = "99999ssss";
看一下查詢時間：
花費了0.179秒，使用explain查看一下該條SQL語句的執行狀況：
分析幾個關鍵信息：
- select_type：SIMPLE，這個不是很關鍵，只是表示這是一次簡單的查詢，沒有join，沒有union，沒有中間表
- type：ALL，表示該次SQL進行了全表查詢
- key：MySQL使用的索引名，這裏null表示這次SQL查詢MySQL並無使用索引
- rows：這個是最關鍵的，表示此次SQL查詢了100665條記錄
OK，接下來給s_name這一列加上普通索引：
alter table student add index s_name(s_name);
看一下運行結果：
看到在s_name上加上索引以後，查詢速度立刻快了3倍以上。
從分析結果上來看，因爲這次SQL對列s_name使用了索引，所以rows只查了1條記錄，大大提高了查詢效率。
把索引創建在有大量重複數據的字段上
把索引創建在有大量重複數據的字段上，並不能有效地提高SQL效率，好比個人s_phone的取值爲"00000000"~"99999999"，此時對s_phone作查詢，未加索引的時候：
看到這條select語句的查詢時間是0.05秒，而給s_phone字段加了索引以後：
反而變爲了0.064秒，並無顯著地提高查詢效率，反而更加緩慢。經過explain語句，發現這次SQL經過索引查詢了18000條rows，再去定位這18000多條數據，天然會慢一點。
這說明了，即便查詢的時候用到了索引，也未必能提高查詢的效率，索引創建在重複數據量不多的字段上效果才明顯，可是這也將致使索引的增大，不過大多數時候這並非太大的問題。
索引與like
不建議對索引列使用like語句，好比說執行如下兩句SQL：
select * from student where s_name like "%99999ssss%"; select * from student where s_name like "%99999ssss";
看一下explain出來的結果，都是同樣的：
發現沒有用到索引，這是對索引列使用like的限制，要對索引列使用like，通配符只能在結尾，開頭不能夠有任何的通配符，好比：
select * from student where s_name like "99999ssss%";
此時再explain看一下：
看到這麼實用like則使用到了索引，這不得不說是一個限制。
索引與函數
在索引列上使用MySQL函數也會致使索引失效，看一個例子：
select * from student where "99999ssss" = left(s_name, 9);
這條SQL語句很是好理解，查詢s_name列中從左邊開始截取9個字符後的字符串爲"99999ssss"的記錄，查看一下explain的結果：
結果很明顯，沒有用到索引，這代表對索引列使用函數將致使索引失效。
一個技巧是，依然使用=，可是索引列不使用函數而對常數項使用函數，這樣索引就有效了，固然這條語句是沒法這麼優化的。