（一）索引的作用
索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多，5秒以上就已经让人难以忍受了。
提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘)，二是在软件上优化（加索引、优化sql）。
（二）mysql的索引类型：
mysql的索引有5种：主键索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引（多列索引）。
1）主键索引：主键索引是加在主键上的索引，设置主键（primary key）的时候，mysql会自动创建主键索引；
2）普通索引：创建在非主键列上的索引；
3）聚合索引：创建在多列上的索引。
（三）索引的语法：
查看某张表的索引：show index from 表名；
创建普通索引：alter table 表名 add index 索引名 (加索引的列)
创建聚合索引：alter table 表名 add index 索引名 (加索引的列1,加索引的列2)
删除某张表的索引：drop index 索引名 on 表名;
关于面试如何通过索引说数据库优化能力
数据库方面的技能要求，包括三个方面：
第一，基本的增删改查，存储过程等技能，是否会用些group by,having,distinct,exist,in,with等高级点的语句。
第二，有没有设计表的经验，这方面的面试技能也已经在数据库方面的面试技巧，如何从建表方面展示自己能力里说了，关键一点，你得结合实际需求来说。
第三也是关键一点，在数据库优化方面，你是否有相关经验。
索引是数据库优化所必需的工具，一般会问以下两方面的问题：
①索引有什么代价？哪些场景下你需要建索引？或者有时候反过来问，哪些场景下不推荐建索引。
②建好索引之后，怎么才能最高效地利用索引？或者反过来问，请说出一个无法有效利用已建索引的案例。
从结构上来看，索引好比是一棵B树（也叫B*或者B+），假设学生表里只有学生ID和姓名两列，该学生表里有1000个学生，学号分别从1到1000，如果针对ID建立索引，大致的结构如下图所示。
当然，在实际的数据库系统中，索引要比这个复杂得多，但从这个图里，我们能大致看出索引的工作原理。
索引建好后，如果我们要查找ID为111的学生，则数据库系统就会走索引，从图2.1中我们可以看到，根据根节点的指引，会找到第二层从左往右第二个数据块，以此类推，会在第四层里得到ID为111的物理地址，然后直接从硬盘里找数据。
反过来，如果没有建索引，数据库系统可能就要从一个大的范围里逐一定位查找，效率就没这么高了。
索引的好处大家已经看到了，那么为了得到这个“查询效率高”的好处，我们要付出了什么样的代价呢？
1索引需要占硬盘空间，这是空间方面的代价。
2一旦插入新的数据，就需要重新建索引，这是时间上的代价。
场景一，数据表规模不大，就几千行，即使不建索引，查询语句的返回时间也不长，这时建索引的意义就不大。当然，若就几千行，索引所占的空间也不多，所以这种情况下，顶多属于“性价比”不高。
场景二，某个商品表里有几百万条商品信息，同时每天会在一个时间点，往其中更新大概十万条左右的商品信息，现在用where语句查询特定商品时（比如wherename=‘XXX’）速度很慢。为了提升查询效率可以建索引，但当每天更新数据时，又会重建索引，这是要耗费时间的。这时就需要综合考虑，甚至可以在更新前删除索引，更新后再重建。
场景三，从上图中可以看到，因为在数据表里ID值都不相同，所以索引能发挥出比较大的作用。相反，如果某个字段重复率很高，如性别字段，或者某个字段大多数值是空（null），那么不建议对该字段建索引。
请大家记住，一定是有业务需求了才会建索引。比如在一个商品表里，我们经常要根据name做查询，如果没有索引，查询速度会很慢，这时就需要建索引。但在项目开发中，如果不经常根据商品编号查询，那么就没必要对编号建索引。
下面说下索引建好了该怎么用？毕竟大家花了不少时间和空间代价建了索引，至少得回本吧？
如果出现一些不好的SQL语句，那么索引就白建了。下面通过一些具体的例子来看索引的正确用法。
①语句一：select name from 商品表。不会用到索引，因为没有where语句。
②语句二：select * from 商品表 wherename=‘Java书’，会用到索引，如果项目里经常用到name来查询，且商品表的数据量很大，而name值的重复率又不高，那么建议建索引。
③语句三：select * from 商品表 where name like ‘Java%’这是个模糊查询，会用到索引，请大家记住，用like进行模糊查询时，如果第一个就是模糊的匹配符，比如where name like ‘%java’，那么在查询时不会走索引。在其他情况下，不论用了多少个%，也不论%的位置，只要不出现在第一个位置，那么都能用到索引。
学生成绩表里有两个字段：姓名和成绩。现在对成绩这个整数类型的字段建索引。
①第一种情况，当数字型字段遇到非等值操作符时，无法用到索引。比如：
select name from 学生成绩表 where 成绩>95,一旦出现大于符号，就不能用到索引，为了用到索引，我们应该改一下SQL语句里的where从句：where 成绩 in (96,97,98,99,100)
②第二种情况，如果对索引字段进行了某种左值操作，那么无法用到索引。
能用到索引的写法：select name from 学生成绩表 where 成绩=60
不能用到索引的写法：select name from 学生成绩表 where 成绩+40=100
③第三种情况，如果对索引字段进行了函数操作，那么无法用到索引。
比如SQL语句：select * from 商品表 where substr(name)=‘J’，我们希望查询商品名首字母是J的记录，可一旦针对name使用函数，即使name字段上有索引，也无法用到。
面试回答数据库优化问题从以下几个层面入手
（1）根据服务层面：配置mysql性能优化参数；
（2）从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等。
（3）从数据库层面增强性能：优化SQL语句，合理使用字段索引。
（4）从代码层面增强性能：使用缓存和NoSQL数据库方式存储，如MongoDB/Memcached/Redis来缓解高并发下数据库查询的压力。
（5）减少数据库操作次数，尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。
（6）不常使用的数据迁移备份，避免每次都在海量数据中去检索。
（7）提升数据库服务器硬件配置，或者搭建数据库集群。
（8）编程手段防止SQL注入：使用JDBC PreparedStatement按位插入或查询；正则表达式过滤（非法字符串过滤）；