1、索引的分类

1.1 数据结构

B+树索引：InnoDB和MyISAM都默认用，多层平衡树结构，叶子节点用链表串起来，既能快速定位单条记录，又能高效做范围扫描。

哈希索引：Memory引擎默认，通过哈希函数直接计算出数据位置，不支持范围查询和排序。

全文索引：把文本分词后建倒排索引，类似搜索引擎的原理。

空间索引：基于R树实现，专门处理地理坐标这种多维数据，支持区域查询、距离计算。

1.2 InnoDB的存储方式

聚簇索引：就是主键索引，叶子节点存储完整的行数据，数据按主键索引顺序物理存储。

非聚簇索引：又叫二级索引，叶子节点只存储索引字段值和主键值。查询非索引字段时，还需要根据主键值去聚簇索引获取数据。

1.3 索引性质

主键索引：值唯一且非空，一张表只能有一个主键索引，InnoDB中的聚簇索引就是主键索引。

唯一索引：值唯一，但允许null存在，可以有多个null。

普通索引：对值没有约束。

联合索引：多条列组合成一个索引，遵循最左前缀匹配原则。

全文索引：文本搜索用。

空间索引：GIS数据用。

2、索引的创建与失效场景

2.1 创建索引

索引一般在表创建时就一同创建出来，所以这里仅写了建表时的创建语法，且这里的表结构仅为创建索引的演示，在实际设计表时不做参考。

create table user_info(
	id int primary key auto_increment,#主键索引
	username varchar(20) not null,
	password varchar(20) not null,
    article varchar(20) not null,
    location POINT NOT NULL,
    index index02(password),#普通索引
    unique index index01(username),#唯一索引
    index index03(username,password),#联合索引
    fulltext index index04(article),#全文索引
    SPATIAL INDEX index05(location)#空间索引
);

2.2 索引的失效场景

1. where条件进行了函数套用。
2. like的%放在了左边，如 '%匹配词' 。
3. where条件进行了算数运算。
4. or的前后只有一个走索引。
5. str时varchar类型，条件为str = 1，发生隐式转换。
6. 在联合索引中，对某一列进行>、<的范围查询，该列后就不会走索引了。
7. 联合索引没有走最左匹配原则。

最左前缀匹配原则：联合索引在创建时的顺序，如果是(a,b,c)，那在查询时也要按照这个顺序，如：where a = 1 and b = 3 and c = 3 。不能越过a或b列，否则就走不了索引。