mysql结构
从MySQL逻辑架构来看，MySQL有三层架构，第一层连接，第二层查询解析、分析、优化、视图、缓存，第三层，存储引擎
MySQL有哪些索引类型 ?
从数据结构角度
1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理http://www.bitsCN.com/database/201504/393729.html,http://www.bitsCN.com/database/201504/393710.html
2、hash索引：
a 仅仅能满足"=","IN"和""查询，不能使用范围查询
b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引
c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引
3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）
4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）
从物理存储角度
1、聚集索引（clustered index）
2、非聚集索引（non-clustered index）
从逻辑角度
1、主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值
2、普通索引或者单列索引
3、多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合
4、唯一索引或者非唯一索引
5、空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。
MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建
CREATE TABLE table_name[col_name data type]
[unique|fulltext|spatial][index|key][index_name](col_name[length])[asc|desc]
1、unique|fulltext|spatial为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；
2、index和key为同义词，两者作用相同，用来指定创建索引
3、col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中该定义的多个列中选择；
4、index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，MYSQL默认col_name为索引值；
5、length为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；
6、asc或desc指定升序或降序的索引值存储
建立索引的原则
1、基数很低的字段不创建索引，更新非常频繁的字段不适合创建索引
2、MySQL不支持bitmap索引
3、采用第三方系统实现 Text/Blob 的全文索引（Sphinx、Coreseek、Lucene、ElashSearch）
4、常用的 where、ORDER BY 、GROUP BY 、DISTINCT 字段要建立索引
5、索引不能太多，会有负作用
6、多使用联合索引、少使用独立索引
7、字符型可创建前缀索引（如 username 字段 80% 的数据都小于18个字符，那么可以创建18个字符的前缀索引
8、字段的顺序对组合索引效率有至关重要的作用，过滤效果越好的字段需要更靠前
最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
9、MySQL只对以下操作符才使用索引
,>=,between,
某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)
若已对名为col_name的列建了索引，则形如"col_name is null"的SQL会用到索引
若sql语句中的where条件不只1个条件，则MySQL会进行Index Merge优化来缩小候选集范围
10、不要过度索引，只保持所需的索引。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。 在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。
无法使用索引的场景
1、通过索引扫描的记录数超过30%会进行全表扫描
2、第一个索引列使用范围查询不能使用索引
3、内存表使用Hash进行全表扫描
4、ORDER BY 、GROUP BY Hash索引只能进行等于/不等于的检索
5、SELECT … WHERE key1 = ? ORDER BY key2 ASC 对于key1和key2上的索引，查询优化器会自己判断用哪个（只能用到一个）
6、表关联字段类型要一样（包括长度），否则会有类型转换
7、使用函数时不能用到索引( WHERE func(key1) = ? 不能用到)( WHERE key1 + 1 = ? 不能用到)(WHERE key1 = ? + ? 可以用到)
索引有哪些“副作用”
1、增，删，改都需要修订索引，索引存在额外的维护成本
2、查找翻阅索引系统需要消耗时间，索引存在额外的访问成本
3、索引系统需要一个地方来存放，索引存在额外的空间成本
索引工具
mysqlidxchx/pt-index-usage/userstat/check-unused-keys
1、mysqlidxchx工具很长时间没有更新，但主要用来分析general log、slow.log，来判断实例中那个索引是可以删除，但这个工具没有经过实战，风险很大。
2、pt-index-usage原理来类似mysqlidxchx，执行过程中性能消耗比较严重，如果要在生产库上部署，最好在凌晨业务低锋时使用，pt-index-usage只支持slow.log格式的文件，如果要全面分析整个实例索引使用情况，需要long_query_time设置成0，才能把所以的sql记录下来，但同时会对磁盘空间造成压力，同时pt-index-usage对大文件分析就是件痛苦的事。当然pt-index-usage可以考虑部分表索引使用情况的确认。
3、最看好的userstat，收集信息性能优越，成本低。这个patch是google贡献的(userstat_running)，percona把它改名成userstat，默认是不开启的，开启是会收集客户端、索引、表、线程信息存储在CLIENT_STATISTICS、INDEX_STATISTICS、TABLE_STATISTICS、THREAD_STATISTICS。Userstat的bug导致的问题太严重，直接导致mysql crash，到目前淘宝生产环境还没有使用。
4、Ryan Lowe的check-unused-keys脚本基于userstat，能够比较方便输出需要删除的索引。
