1.1 索引基礎
簡單講，索引就是書籍后面的“索引”-Index，幫助我們找到特定主題、詞語，然后告訴我們具體對應的頁碼。在MySQL中存儲引擎用類似的方法使用索引，先在索引中找到對應的值，然后根據匹配的索引記錄找到對應的數據行。
簡單例子： select name from actor where actor_id=5; 前提：actor_id 列上建有索引。MySQL 將使用在該列上創建的索引找到 actor_id 為 5 的行，按值在索引上查找，然后返回包含該值（5）的數據行。
像上面的例子，一般可能直接被認為 actor 表以 actor_id 一個列為索引，但正如大多數人做的那樣，一個表的索引可能還會包含一個以上的列（多個列）的值。如果是多個列，那么順序很重要，因為MySQL只能高效利用 最左前綴列。另外，創建一個包含兩個列的索引，和創建兩個只包含一個列的索引是大不相同的，未來解釋。
無論多么復雜的ORM工具，在精妙和復雜的索引面前都是浮云！
索引有很多類型，索引在存儲引擎層實現，不在服務器層，因此不同存儲引擎、不同索引類型的底層實現都不相同。基本類型包括B-Tree索引、哈希索引、空間數據索引（R-Tree）、全文索引等。
====================B-Tree索引==============
上面的表中，姓（last_name）、名(first_name)、出生日期(dob)為索引（key），圖上為這三個列組成的索引的數據組織形式，其中 last_name （姓）是最左前綴，參考鏈接《最左前綴原則（博文）》
B-Tree索引適用于全值匹配（索引中所有列匹配，Allen、Cuba、1960-01-01）、匹配最左前綴（索引的前綴列，只使用索引第一列，姓 Allen）、匹配列前綴（索引列的前綴，姓列前綴，查 All開頭的姓）、匹配范圍值（查找 A字母~B字母開頭的姓）、精確匹配某一列并范圍匹配另外一列（姓列精確匹配=Allen，名稱列范圍，以K字母開頭的名）、只訪問索引的查詢（不訪問數據行，叫“覆蓋索引”，未來解釋）。
B-Tree以上查找原則，也使用于 ORDER BY 排序字段，能查找就能排序。
B-Tree有些傻乎乎，像人一樣固執得狠！不能跳過最左前綴（last_name），只查滿足名字和生日的不行；也不能跳過中間列，只查滿足姓和生日的不行；如果中間列有范圍查詢，則居其右邊的列優化用不上，例如：WHERE last_name='Smith' AND first_name LIKE 'J%' dob='1976-12-23'，dob的優化用不上，因為 first_name 是個范圍查詢。
由上可以看出 B-Tree索引列的順序多么多么的重要，在優化時，需要創建相同的多個列但順序不同的索引，來滿足不同的需求，如：key1(last_name, first_name, dob)，key1(first_name,last_name,dob)，key1(dob,first_name,last_name)
==================== 哈希索引==============
哈希索引，僅用于精確匹配，僅存在于Memory引擎，每行數據都計算一個哈希碼（hash code），MySQL接收查詢命令后，如：select last_name from People where first_name='Peter' ，先計算 Peter 的哈希值，然后用該哈希值找到記錄數據行的指針，通過指針找到數據行，然后判斷找到的數據是否為Peter，如果是返回數據。
哈希索引，特點結構緊湊，速度快。
偽哈希索引，因為哈希索引只在 Memory中存在，所以可以參考書中自行在其他引擎中創建偽哈希索引，效果不錯，但注意哈希值沖突的解決。
====================空間數據索引（R-Tree）==============
MyISAM支持空間數據索引，可以用作地理數據存儲。但MySQL做得不好，很少使用。
====================?全文索引==============
全文索引，查找的是文本中的關鍵詞，而不是直接比較索引中的值，與其他索引完全不同，不是簡單的 WHERE 匹配，而更像搜索引擎做的事情，適用于 MATCH AGAINST 操作。
全文索引，詳細見第七章。
===========================================================
1.2 索引優點
索引優點，大大減少了服務器需要掃描的數據量（快速定位）；
索引優點，可以幫助服務器避免排序和臨時表（順序存儲，便于ORDER BY、GROUP BY）；
索引優點，將隨機I/O，變為順序I/O。
索引辯證法，小表，全表掃描更高效；中大表，索引高效；超大表，索引代價高，可以使用分區技術，見第7章。
===========================================================
1.3 高性能索引策略
1）將索引列要獨立，放在比較符號的一側，例如 select * from actor where actor_id + 1 = 5; 應寫為 select * from actor where actor_id = 4;
2）前綴索引，一般對BLOB、TEXT、很長的VARCHAR使用，需要保證索引的選擇性要高，就是索引的值的數量和記錄的總數盡量持平，一般的自增id作為索引基本上選擇性=1，不會重復。使用前綴索引要先預估選擇性的值，書中有實例。
3）多列索引，在多個列上單獨建立索引多數情況下不能提高效率，特別對于AND、OR操作，OR操作更浪費。
4）選擇合適的索引列順序，將選擇性最高的列放最左，但只是經驗做法。
5) 聚簇索引
6）覆蓋索引
7）使用索引掃描來做排序！（很重要！！！）
MySQL通過兩種方式生成有序結果：通過排序操作，或，按索引順序掃描。當 Explain的結果中 type 為 index，就說明MySQL用了索引掃描來做排序了！
掃描索引是很快了的，但如果索引沒有能覆蓋查詢中所需的全部列，那就不得不每掃描一條索引記錄就回表查詢一次對應的行（自問：為什么？:-)）這基本就是隨機I/O了，慢，慢！
設計時，一定要注意，如果有一條索引（可能多個列），既能滿足查找，又能滿足排序，那就好了。
