一、什么是索引(index）？

数据库中的索引与书籍中的目录类似在一本书中，无须阅读整本书，利用目录就可以快速査找所需信息书中的目录是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码
数据库索引在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据数据库中的索引是某个表中一列或者若干列值的集合，以及物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单

二、索引有什么作用？

设置了合适的索引之后，数据库利用各种快速的定位技术，能够大大加快查询速率特别是当表很大时，或者查询涉及到多个表时，使用索引可使查询加快成干倍
可以降低数据库的IO成本，并且索引还可以降低数据库的排序成本（I相当于int存入insert，O相当于out输出select）
通过创建唯一性索引保证数据表数据的唯一性，可以加快表与表之间的连接在使用分组和排序时，可大大减少分组和排序时间

三、索引的优缺点是什么？

优点可以快速的找到所需要的的资源
缺点占用空间所以，相比来说小的数据库就无须建立索引，数据量超过300行的表应该有索引

四、索引的分类

普通索引这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制
唯一性索引这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一 可以为空必须为1 只能空一次
主键主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“ PRIMARY KEY 非空且唯一
全文索引 MySQL从32323版开始支持全文索引和全文检索。在 MySQL中全文索引的索引类型为 FULLTEXT，全文索引可以在 ARCHAR或者TEXT类型的列上创建
单列索引与多列索引索引可以是单列上创建的索引，也可以是在多列上创建的索引
主键key描述字段含义

PRI主键约束；

UNI唯一约束；

MUL可以重复。

五、创建索引有什么原则依据？

表的主键、外键必须有索引
数据量超过300行的表应该有索引
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
唯一性太差的字段不适合建立索引
更新太频繁地字段不适合创建索引
经常出现在 Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引
索引应该建在选择性高的字段上
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引

六、什么是外键？什么是候选键？

主表中的外键是另一张表的主键。候选键：除了主键以外的都是候选键。要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。

七、如何创建索引？

根据企业需求选择了合适的索引之后，可使用 create index创建索引

create index加上各个索引关键字便可创建各个类型的索引

1、创建普通索引

mysql> create index ttt on gousheng(name);   '创建名为ttt的索引'
mysql> show index from gousheng G;
*************************** 5. row ***************************
        Table: gousheng
   Non_unique: 1
     Key_name: ttt
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 4
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
5 rows in set (0.00 sec)

ERROR: 
No query specified


mysql> describe gousheng;   ' 查看表组成架构'
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id      | char(3)     | NO   | PRI | NULL    |       |
| name    | char(10)    | NO   | MUL | NULL    |       |
| score   | int(3)      | YES  |     | NULL    |       |
| address | varchar(50) | YES  |     | baomi   |       |
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

2、创建唯一性索引

这里的唯一性不是指一个字段只能建立一个索引而是每一字段对应的必须是唯一的可查找的跟身份证一样的唯一索引可以为空且可以多个NULL空

mysql> create unique index hi on hello(name);

mysql> show index from helloG;
*************************** 1. row ***************************
        Table: hello
   Non_unique: 0
     Key_name: hi
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 4
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
1 row in set (0.00 sec)

ERROR: 
No query specified

3、创建主键索引

主键索引相当于unique+not null +自动增长auto_ increment primary 在一个表只能出现一次

复合主键就是说单独的一个字段可以相同但两个加一起不能相同两个共同作为主键

表school.service
host_ ip            主机IP

service_ name       服务名

port                  服务对应的端口

allow(Y,N)         服务是否允许访问

主键: host_ jip + port = primary key
mysql> create table service(
-> host ip varchar(15) not null,
-> service_ name varchar(10) not null,
-> port varchar(5) not null,
-> allow enum(Y,'N) default 'N',
-> primary key(host_ ip,port)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> alter table hello add primary key(id);
mysql> show index from helloG;
*************************** 1. row ***************************
        Table: hello
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: score
    Collation: A
  Cardinality: 4
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment:

4、创建全文索引

概念通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。

你可能会说，用 like + % 就可以实现模糊匹配了，为什么还要全文索引？like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的。全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题。

语法：
create fulltext index <索引的名字> on tablename（列的列表）;
例如：
create fulltext index full_index_addr on IT_salary(addr);
'//全文索引：往往用于字符串，而不适用于数值类型'

5、查看索引

show index from tablenameG;  竖着去查看
show keys from tablename;      默认横着去查看

6、删除索引

MySQL [company]> drop index namel on department2;  删除名为namel的索引

听说Mysql你很豪横？-------------深入解析mysql数据库中的索引！