索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 也就会说索引也是一种数据结构，也占用磁盘空间。
2 索引的价值
索引是对查询优化最有效的手段，可以将查询提升几个数量级，相当牛掰啊。
索引优点：
1）索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。
2）索引可以帮助服务器避免排序和临时表。
3）索引可以将随机IO变为顺序IO。
3 索引原理
数据库索引可以想象成一本书的目录，如果想在一本书中找到某个主题，那么先到书的目录中找到这个主题，然后根据目录提供的页码，找到要找的主题。数据库的索引道理是一样一样的，因为通常做索引的只有表中的几个字段，所以索引占用的空间也更小，并且索引是有序的，所以根据索引查起来会快很多。
说到索引如果没有特别指明索引的类型，那么说的就是B-Tree索引，它使用B-Tree的数据结构来存储数据，本文说的也是B-Tree索引，其他索引如位图索引、全文索引、哈希索引等均为涉及。实际上大多数数据库使用B+Tree，即每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，这样方便叶子节点的范围遍历。
因为通常索引页会比数据页小，所以数据表刚开始填充数据时，索引页只有一个，可能的示意图如下所示：
索引块只有一个，数据块有2个，图中的块也可以称为页。
随着表中的数据量逐步增多，一个索引块可能存不下了，这样就会多出一层管理块，如下图所示：
然后随着数据量越来越多，层级可能越来越多，最终可能会如下图所示：
4 索引适用的查询和限制
对于如下表：
create table people(
last_name varchar(50) not null,
first_name varchar(50) not null,
dob date not null,
gender enum('m','f') not null,
key(last_name,first_name,dob)
);
脚本中的key表示建立的索引。
4.1 走索引的查询
1）全值匹配。匹配所有的列，即根据last_name,first_name和dob查找。
2）匹配最左前缀。比如根据last_name或者根据last_name和first_name查找。
3）匹配列前缀。例如查找last_name以某字母开头的。比如用like 'J%' ，如果使用like '%J%'和like '%J' 就无法走索引了。
4）匹配范围值。例如查找last_name在某个范围之间的数据。比如last_name between 'a' and 'c';
5）精确匹配某一列并范围匹配另外一列。比如last_name='ab' and first_name between 'xx' and 'xxoo';
6）只访问索引的查询。例如查询的列都在索引中，例如select last_name,first_name from people where last_name='xxx'; 这个因为无需回表，所以速度最快。
7）group by 也按如上规则决定是否通过索引进行排序。select * from people where last_name='xx' order by first_name；//可以按索引排序。
4.2 不走索引的查询
1）只能根据最左前缀使用索引，否则无法使用索引。例如select * from people where first_name='xx'，这个语句无法使用索引。
2）不能跳过索引的列。例如：select * from people where last_name='xx' and dob='2014-1-1';这个就只能使用last_name这一列的索引了。
3）如果某个列是范围查询，那么他右边的列就不能使用索引了。比如select * from people where last_name='xx' and first_name like 'J%' and dob='2014-1-1',这样dob这一列的索引就失效了。
4）如果带有表达式则无法使用索引。比如select * from people where substring(last_name,1,2) ='xx';
5) group by 一个升序一个降序。select * from people order by last_name desc,first_name asc;//不走索引。
5什么情况适合建索引
1）表的数据量。
对于数据量非常小的表，使用全表扫描通常更有效。
对于中到大型的表，索引非常有效。但对于特大型的表，建立和使用索引的代价随之增长，这是可以采用分区表或者通过字段做hash分表的策略解决。
2）字段的选择性。
选择性高的字段适合建索引，否则不适合。例如性别就2个值，'男'或者'女'，严格来说还有变性人、皇帝身边的缺少某个关键器官的、还有某国的人妖、还有黄海波找的那种，还真不少啊，哈哈。这种就不适合建索引，还有固定的几种状态的字段都不适合建索引。
选择性计算公式：
select count(distinct col)/count(*) from tbl; 如果表的数据量很大，计算性别的选择性的话，接近于0。
6 索引的开销
索引可以提高查询速度，但是索引会增加insert delete update的开销，做这些操作的时候需要维护索引，所以要做权衡，并不是索引越多越好。
7 MyISAM和InnoDB索引的区别
由图中可以看出，主要区别如下：
1）InnoDB主键索引存储了整个数据行，MyISAM存储的是指向数据行的指针。
2) InnoDB二级索引存储的是主键，MyISAM存储的仍然是指向数据行的指针。
8 MySQL索引和锁
索引可以减少InnoDB访问的数据行数，所以也减少了锁定的数据行。但是即使有索引，也可能会锁住一些不需要的数据，如果没有索引的话会更糟糕。
9 参考资料
《高性能MySQL》
《Java特种兵》