索引好比書的目錄，好比新華字典的拼音、偏旁部首查字，可以幫助人快速查詢到需要的內容，
當資料表記錄達到幾十w級別的時候，索引的作用非常明顯。所以建立索引也是需要消耗資源的。
索引型別有多種，雜湊、btree、全文索引等，其實不管什麼型別，都是為了在特定業務場景下方便快速查詢資料的演算法。所以建立索引以最常用查詢資訊作為建立索引的依據為最佳選擇。
手動建立索引
create index index_tb_
student_name
on tbl_student(stu_name)
使用索引(在where 之後加上索引，提高傳效率）
select * from tbl_student where stu_name=? 索引作為where查詢條件
當以某個字段建立乙個索引的時候，資料庫就會生成乙個索引頁，當我們查詢資料時，oracle會先查索引頁，這樣就能夠很快的查詢到要找的記錄。
注意：
如果表的列很少，不適合建索引。
當執行過多次的insert，delete，update後，會出現索引碎片，影響查詢速度，我們應該對索引進行重組，其方法如下：
drop index index_name;
create index index_name on table(column)
其實，就是刪除掉索引，重新再建立索引。
拓展：
對於建立的多列索引，只要查詢條件使用了最左邊的列，索引一般就會使用。
對於使用like的查詢，查詢如果是 「%aaa」 不會使用到索引，『aaa%』會使用到索引。
下列的表將不會使用索引：
1、如果條件中有or，即使其中有條件帶索引也不會使用。
2、對於多列索引，不是使用的第一部分，則不會使用索引。
3、like查詢是以%開頭
4、如果列型別是字串，那一定要再條件中將資料使用引號引起來，否則不使用索引。（新增是，字串必須「）
5、如果mysql估計使用全表掃瞄比使用索引快，則不使用索引。
alter table account add index my_index(login,name)
如果表中有復合索引，索引作用在多列上，此時我們注意：對於建立的多列索引，只要查詢條件使用了最左邊的列，索引一般會被使用。
此時：
select * from account where name="timchen"
新增explain 此時possible_key的值是為空的。
但是當我們使用左側的列是，explain的值不為空。
常見的索引方法有btree以及hash這兩種方法各有優劣
hash方法：
這種方法是將想要設定索引的一列整體使用hash演算法進行計算，並得到hash值排序在hash陣列上，所以hash索引可以實現一次定位（效率很高）
缺點：1、由於是經過hash值進行比較，所以只能進行等式比較，不可以進行範圍查詢
2、每一次都要進行全表掃瞄
3、由於雜湊值是按照順序排列的，但是雜湊值對映的真正資料在雜湊表中就不一定按照順序排列，所以無法利用hash索引來加速任何排序操作
3、不能用部分索引鍵來搜尋，因為組合索引在計算雜湊值的時候是一起計算的。
4、當雜湊值大量重複且資料量非常大時，其檢索效率並沒有btree索引高的。
btree方法：
btree方法以b+樹為儲存結構實現的。在innodb引擎中和myisam引擎中有很大區別(myisam引擎中索引檔案和資料檔案在儲存中時分開的|非聚集，而innodb引擎則是聚集索引)
btree是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的。比如索引是(name,age,***)，會先檢查name欄位，如果name欄位相同再去檢查後兩個字段。
所以當傳進來的是後兩個欄位的資料（age，***），因為建立搜尋樹的時候是按照第乙個字段建立的，所以必須根據name欄位才能知道下乙個欄位去**查詢。
所以傳進來的是（name，***）時，首先會根據name指定搜尋方向，但是第二個字段缺失，所以將name欄位正確的都找到後，然後才會去匹配***的資料。
建立索引的規則：
1、利用最左字首：mysql會一直向右查詢直到遇到範圍操作（>，<，like、between）就停止匹配。比如a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此時如果建立了（a,b,c,d）索引，那麼後面的d索引是完全沒有用到，當換成了（a,b,d,c）就可以用到。
2、不能過度索引：在修改表內容的時候，索引必須更新或者重構，所以索引過多時，會消耗更多的時間。
3、盡量擴充套件索引而不要新建索引
4、最適合的索引的列是出現在where子句中的列或連線子句中指定的列。
5、不同值較少的列不必要建立索引（性別）。
primary 主鍵。 就是 唯一 且 不能為空。
index 索引，普通的
unique 唯一索引。 不允許有重複。
fulltext 是全文索引，用於在一篇文章中，檢索文字資訊的。
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