MySQL数据库建立索引步骤：
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1、使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库。
2、执行语句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中
"indexname"为需要建立索引的索引名；
"table"是需要建立索引的表；
"col"为需要建立索引的字段列;
”tablespacename“为建立索引存放的空间(如果不需要制定表空间则使用“create index indexname on table(col)”)。
我们可以通过查看索引的属性来判断创建索引的方法。
查看索引的语法格式如下：
SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名]
语法说明如下：
表名：指定需要查看索引的数据表名。
数据库名：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
示例
使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息，SQL 语句和运行结果如下所示。
mysql SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G
1. row
Table: tb_stu_info2
Non_unique: 0
Key_name: height
Seq_in_index: 1
Column_name: height
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
1 row in set (0.03 sec)
其中各主要参数说明如下：
参数 说明
Table 表示创建索引的数据表名，这里是 tb_stu_info2 数据表。
Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引，则该列的值为 1；若是唯一索引，则该列的值为 0。
Key_name 表示索引的名称。
Seq_in_index 表示该列在索引中的位置，如果索引是单列的，则该列的值为 1；如果索引是组合索引，则该列的值为每列在索引定义中的顺序。
Column_name 表示定义索引的列字段。
Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中，升序显示值“A”（升序），若显示为 NULL，则表示无分类。
Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。基数根据被存储为整数的统计数据计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL 使用该索引的机会就越大。
Sub_part 表示列中被编入索引的字符的数量。若列只是部分被编入索引，则该列的值为被编入索引的字符的数目；若整列被编入索引，则该列的值为 NULL。
Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩，值为 NULL。
Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL，该列的值为 YES。若没有，则该列的值为 NO。
Index_type 显示索引使用的类型和方法（BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE）。
Comment 显示评注。
索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。
1.普通索引:(index)最基本的索引，没有任何限制 目的:加快数据的查询速度
2.唯一索引:(unique) 与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
3.主键索引(primary key) 它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
4.复合索引:index(a,b,c) 为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
5.全文索引:fulltext 仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时耗空间。
第一类是myisam存储引擎使用的叫做b-tree结构，
第二类是innodb存储引擎使用的叫做聚簇结构（也是一种 b-tree）。 如下图：
注意：
1.myisam不需要回行处理
2.innodb不需要回行处理,直接可以获取数据,因为innodb的储存引擎是包含了数据和索引文件的,其主键索引包含了数据,(唯一索引及普通索是没有直接包含数据的)
1、索引列不能参与计算
有索引列参与计算的查询条件对索引不友好（甚至无法使用索引），如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。
原因很简单，如何在节点中查找到对应key？如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高；如果二分查找，则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。
因此，索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。
2、最左前缀匹配
如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。也就是最左前缀匹配原则。
3、冗余和重复索引
冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)
4、避免多个范围条件
select user.* from user where login_time '2017-04-01' and age between 18 and 30;
比如想查询某个时间段内登录过的用户：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们 .
5、覆盖索引 (能扩展就不新建)
如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：
1.索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量2.索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
6、选择区分度高的列作索引
如，用性别作索引，那么索引仅能将1000w行数据划分为两部分（如500w男，500w女），索引几乎无效。
区分度的公式是count(distinct ) / count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大区分度越好。唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前的区分度趋近于0。
7、删除长期未使用的索引
场景一(覆盖索引 5)
索引应该建在选择性高的字段上（键值唯一的记录数/总记录条数），选择性越高索引的效果越好、价值越大，唯一索引的选择性最高；
组合索引中字段的顺序，选择性越高的字段排在最前面；
where条件中包含两个选择性高的字段时，可以考虑分别创建索引，引擎会同时使用两个索引（在OR条件下，应该说必须分开建索引）；
不要重复创建彼此有包含关系的索引，如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a)；
组合索引的字段不要过多，如果超过4个字段，一般需要考虑拆分成多个单列索引或更为简单的组合索引；
不要滥用索引。因为过多的索引不仅仅会增加物理存储的开销，对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销，而且会增加优化器在选择索引时的计算代价。
因此太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都是毫无益处的。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。
索引的创建很简单，可以网上查下相关信息，在这里只是说下索引需要注意的地方，索引分为很多不同的类型，一般咱们说的是B_Tree索引，这里就只说B_Tree，如果是哈希索引，可以网上找相关资料。
.B_Tree适用于：
1.全值匹配
全值匹配是指和索引中的所有列进行匹配。
2.匹配最左前缀
匹配左左前缀即只使用索引的第一列
3.匹配列前缀
匹配某一列开头部分（指的第一列）。
4.匹配范围值
5.精确匹配某一列并范围匹配另一列
6.只访问索引的查询
只需访问索引，无需访问数据行。
.B_Tree限制
1.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
2.不能跳过索引中的列。
3.如果查询中有某个列的范围查询，则其右边左右列无法使用索引优化查找。
索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。
具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。
