索引：提取索引的创建在的表上字段中的数据，构建出一个独特的数据结构；

索引的作用：加速查询操作；副作用：降低写操作性能；

表中数据子集：把表中某个或某些字段的数据提取出来另存为一个特定数据结构组织的数据；

某个字段或某些字段：WHERE子句中用到的字段；

索引类型：B+ TREE，HASH，B- TREE

B+ TREE：顺序存储，每一个叶子结点到根结点的距离相同；左前缀索引，适合于范围类型的数据查询；（mysql默认索引）

首先我们来聊一聊关于MYsql的索引：

mysql的索引类似大学图书馆建书目索引，其目的是为了提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档的定义在500~800w条左右，所以在大数据量的情况下建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。

MySQL 索引的原理与应用：索引类型，存储结构与锁

在 数据结构与算法--索引 https://url.wx-coder.cn/O07eI 一节中，我们讨论了 B+Tree, LSM-Tree 这样的文件索引以及全文索引的基础算法，本文则会针对文件索引在关系型数据库中的实际应用进行探讨。

索引（Index）是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构，而数据库索引本质上是以增加额外的写操作，与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的，用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。索引可以帮助我们快速地定位到数据而不需要每次搜索的时候都遍历数据库中的每一行。当然，索引不是建立的越多、越长越好，因为索引除了占用空间之外，对后续数据库的增加、删除、修改都有额外的操作来更新索引。一般来说，小表使用全表扫描更快，中大表才使用索引，而超级大表索引基本无效，我们可能需要借助独立的全文索引系统；MySQL 自带的全文索引只能用于 InnoDB、MyISAM ，并且只能对英文进行全文检索，一般使用 ES，Solr 这样的全文索引引擎。

一、前言

在 MySQL 中进行 SQL 优化的时候，经常会在一些情况下，对 MySQL 能否利用索引有一些迷惑。

譬如:

MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了，那么到底是哪些范围条件？

MySQL 在 LIKE 进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢？

MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序？

今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对 MySQL 索引的使用不再畏惧

汉字很多，人力有时尽，人不可能记住所有的字，为了解决这个问题，于是有了字典。数据库里的数据很多，为了方便检索，于是有了索引。

索引，是一种数据结构，在这种数据结构中实现了高级的查找算法，索引可以帮助我们高效地获取数据，提高查询效率。

既然索引有这样的好处，那我们是不是每个字段都该建立索引呢？

当然是不，物极必反，索引是需要占用空间的，而且索引本身也不小，不能存储在内存空间，是存放在磁盘中的。

如果每个字段都建立索引，后果可想而知。