一，索引的存储分类
索引是在mysql的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引。mysql目前提供了4种索引
（1）B-Tree索引：最常见的索引类型，大部分引擎支持B树索引。
（2）HASH索引：只有memory引擎支持，使用场景简单。
（3）R-Tree索引（空间索引）：空间索引是mysam的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
（4）Full-text（全文索引）：全文索引也是myisam的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，innodb目前提供对全文索引的支持。
mysql目前不支持函数索引，但是能对列的前面某一部分进行索引，如：title字段，可以只取前面的10个字符进行索引，这个特性可以大大缩小索引文件的大小，但是前缀索引也有缺点，在排序(order by)和分组(group by)操作的时候无法使用。
下面我们看一下各类存储引擎对索引的支持情况：
| 索引 | myisam引擎 | innodb引擎 | memory引擎 |
|---|---|---|---|
| B-Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-Tree索引 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| Full-text索引 | 支持 | 支持 | 不支持 |
比较常用到的索引就是B-Tree索引和HASH索引。HASH相对简单，只有memory引擎支持，其使用于key-value，不适用于范围查询，如< ,> ,<= ,>=这类操作。
扫描性能：
all < index < range < ref < eq_ref < const , system < null
all：全表扫描 ，遍历整个表
index ：索引扫描 ，遍历整个索引
range ：索引范围扫描，常见于< ,> ,<= ,>= ,between
ref ： 使用非唯一索引扫描或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行
eq_ref ： 类似ref，区别在使用的索引是唯一索引，对于每个索引值，表中只有一条记录匹配；就是多表连接使用primary key 或unique index关联条件
const/system ： 单表中最多只有一个匹配行
null ： 不用访问表或索引，如select 1 from t1 where 1;
二，B-Tree索引
B-Tree索引是最常见的索引，构造类型二叉树，能根据键值提供一行或者一个行集的快速访问，通常只需要很少的读操作就可以找到正确的行。不过，需要注意B-Tree索引中的B不代表二叉树，而是代表平衡树
我们先创建表t17 ，并插入数据
mysql> create table t17(id int auto_increment not null primary key,name varchar(63),age int,intro varchar(63));Query OK, 0 rows affected (0.32 sec)mysql> insert into t17(name,age,intro)values('fzy1',1,'intro1'),('fzy2',2,'intro2'),('fzy3',3,'intro3');Query OK, 3 rows affected (0.05 sec)Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select * from t17;+----+------+------+--------+| id | name | age | intro |+----+------+------+--------+| 1 | fzy1 | 1 | intro1 || 2 | fzy2 | 2 | intro2 || 3 | fzy3 | 3 | intro3 |+----+------+------+--------+3 rows in set (0.00 sec)1，匹配全值，对索引中所有列都指定具体值，即对索引中的所有列都有等值匹配的条件（关于各explain下各值的参考我们可以看一下：blog.csdn.net/fuzhongyu2/article/details/52741253）
例子：
##创建全值索引mysql> create index idx_full on t17(name,age,intro);Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0##执行语句mysql> desc select * from t17 where name='fzy1' and age=1 and intro='intro1' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_full key: idx_full key_len: 137 ref: const,const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.01 sec)ERROR: No query specified
由上，我们可以看到查询的时候使用了索引idx_full进行优化扫描
2，匹配值的范围查询，对索引的值能够进行范围查找。
##删除全值索引 mysql> drop index idx_full on t17; Query OK, 0 rows affected (0.17 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 ##对age字段建立索引 mysql> create index idx_age on t17(age);Query OK, 0 rows affected (0.33 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 ##查询 mysql> desc select * from t17 where age>1 and age<3 \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: range possible_keys: idx_age key: idx_age key_len: 5 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ERROR: No query specified
3，匹配最左端前缀，仅仅使用索引中的最左端进行查询
就我们在上面讲述到的全值索引为例，我们能够用name,age组合，name,intro组合，name,age,intro组合，name组合使用复合索引，但不能用age组合，intro组合,age,into组合，换句话说不是name开头的就不会利用到复合索引,这个就是最左匹配原则。
mysql> drop index idx_age on t17;Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> create index idx_full on t17(name,age,intro);Query OK, 0 rows affected (0.31 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> desc select * from t17 where name='fzy1' and intro='intro1' \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_full key: idx_full key_len: 66 ref: const rows: 1 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specifiedmysql> desc select * from t17 where age='1' and intro='intro1' \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx_full key_len: 137 ref: NULL rows: 3 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified
从上面我们看到了possible_keys的的差别，就是我们所说的最左原则。但实际上这是一个覆盖索引，最终执行的时候还是用到了idx_full这个索引。
4，仅仅对索引进行查询，当查询的列都在索引的字段中时，查询的效率更高。
mysql> desc select age from t17 where age=1 \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_age key: idx_age key_len: 5 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified
5，匹配列前缀，仅仅使用索引中的第一列，并且只包含索引第一列的开头一部分进行查找。
mysql> create index idx_name on t17(name(2));Query OK, 0 rows affected (0.35 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> insert into t17(name,age,intro)values('hsq',4,'intro4');Query OK, 1 row affected (0.04 sec)mysql> desc select * from t17 where name like'hs%' \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx_name key: idx_name key_len: 5 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified6，能够实现索引匹配部分精确而其他部分进行范围匹配
mysql> desc select * from t17 where name like 'hs%' and id>2 \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: rangepossible_keys: PRIMARY,idx_name key: idx_name key_len: 9 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified
7，如果列名是索引，则使用name is null 就会使用索引
mysql> desc select name from t17 where name is null \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_name key: idx_name key_len: 5 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified
二，存在索引但不能被使用的典型场景
1，以%开头的like查询不能够利用B-Tree索引
mysql> desc select * from t17 where name like '%hs' \G;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t17 partitions: NULL type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 4 filtered: 25.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)ERROR: No query specified
2，数据类型出现隐式转换的时候也不会使用索引，特别是当列类型是字符串，那么一定记得在where条件中把字符串常量用引号引起来，否则即便这个列上有索引，mysql也不会用到的，因为mysql默认把输入的常量值进行转换后才进行检索。
3，复合索引情况下，假如查询条件不包含索引列最左边部分，即不满足最左原则，是不会使用索引的（个人在实验的时候，并不是这样，上面有例子，如有能解释原因的请务必留言）
4，如果mysql估计使用索引比全表扫描慢，则不使用索引。
5，用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到，innodb存储引擎用了or就不能用索引。