由于历史原因，MySQL刚开始设计的时候，"天真的"认为使用3个字节就足够存储字符串了，因此将UTF-8进行阉割;然而遇到复杂的汉字或者emoji表情等4字节的宽字符的时候，存储就会出现异常，因此在版本5.7.3开始引入utf8mb4，其表示为most bytes 4，即最多占用4个字节。
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utf8mb4_unicode_ci是基于官方的Unicode规则进行排序和压缩，其算法相对负责，对于大部分的语言和字符集排序有着很高的准确率;而uft8mb4_general_ci可以理解为一种为了提升速度的简化版Unicode规则，但由于它不完全遵循Unicode规则，在使用某种特定语言或者字符集时，会出现非预期的结果。
例:
总结:
UTF-8编码的字符可以是1-4个字节，但是在MySQL中最大只能存储3个字节。
在版本5.5开始引入innodb_large_prefix，其默认值为off，索引的前缀最大限制为767个字节；若值为on时(版本5.7.7开始作为默认值)，最大限制为3072个字节。
总结:
在后期版本 innodb_large_prefix 将会被逐渐废弃并移除。从版本8.0开始，索引长度限制由表字段(row format)决定，若为DYNAMIC或COMPRESSED时，限制值为3072；为REDUNDANT或COMPACT时，限制值为767。且row_format=dynamic时，长度3072是基于innodb_page_size=16KB，随着innodb_page_size的值按比例增减，其索引前缀长度也响应减小，如若为8KB时，长度为1536，因此在限制索引长度时，需根据使用的MySQL版本以及相应的参数进行配置决定。
1、普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。
2、唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
3、主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
4、聚簇索引
聚簇索引的索引顺序就是数据存储的物理存储顺序，这样能保证索引值相近的元组所存储的物理位置也相近。
5、全文索引（FULLTEXT）
全文索引只能创建在数据类型为VARCHAR或TEXT的列上，建立全文索引后，能够在建立了全文索引的列上进行全文查找。全文索引只能在MyISAM存储引擎的表中创建。
实际工作使用中，索引可以建立在单一列上，称为单列索引，也可以建立在多个列上，称为组合索引。
前缀索引顾名思义，定义字符串的一部分当做索引，而不是把整个字符串当做索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。
假设一张表有 id,name,email 2个字段
1.创建email列的普通索引应该是： alter table T add index idx_email1( email )
2.前缀索引的创建规则为： alter table table T add index idx_email2( email(6) )
当然第一索引包含是的整个字符串，第二个是该字段前6个字节（注意是字节）
对于这2中索引，B+树怎么存储呢？
INSERT INTO T (email) VALUES ('瞎子','zhangsh1234@163.com'), ('剑圣','lisi1998883@163.com'), ('露娜','zhangssxyz@163.com'), ('李白','zhangsy1998@163.com'), ('韩信','zhaq5481993@163.com'), ('百里玄策','hhaq5481993@163.com');
【谁还不是个野王啊】
普通索引存储为：
是的你没看错，前缀索引那颗树上的存储的是email的前6位字节，也就是你创建前缀索引时指定的前缀字节长度。2种树相比，前缀索引存储了更少的数据，那么他所耗费的空间也就相比较少，这正是他的一个优点。同样的也就相对的增加了扫描行数。
什么增加了扫描行数？？？？ 这是为什么呢？
那么小朋友咱们一起来看下吧。
假设SQL如此这般： select id,name,email from T where email = 'zhangsh1234@163.com'
那么这2个SQL，应该怎么操作呢。
idx_email1:
2.到主键上查到主键为ID1的，判断email值是否正确【为什么判断呢，其实我理解是为了二次判断保证数据一致性吧，比较官方的解释尚未找到】，正确放入结果集
3.取 idx_email1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，如此往复。
循环过程中，需要回主键取1次数据，所以系统可以认为只扫描了一行【1次是数第一棵树数出来的】
idx_email2:
1.从 索引数上找到满足索引值为 'zhangs'的该记录，取得 ID1的值
2.到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’ zhangsh1234@xxx.com ’，这行记录放入结果集【不是要的值，丢弃，进行下一步】
3.取 idx_email2 上刚刚查到的位置的下一条记录,重复以上步骤
在这个过程中，要回主键索引取 3 次数据，也就是扫描了 3 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。
但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的 idx_email2 不是 email(6) 而是 email(8），也就是说取 email 字段的前 8 个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangsh’的记录只有一个，也能够直接查到 ID1，只扫描一行就结束了。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。
那么问题来了，到底定义多长才算是合理呢？
一般的定义原则是 count(distinct(columnName))/count(*) ,当前缀索引【count(distinct(columnName(length)))，length是你想要创建列的前缀字节长度】越接近此值越好，当有多个前缀字节都一样且都等于这个值时怎么选择呢，当然是 字节越少越好了哈，字节越少越省空间。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。
count(distinct(columnName(length))) 翻译到SQL 为： count(dictinct(left(colunmName, length)))
前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。
来呀，上SQL： select id,email from T where email='zhangsh1234@163.com'
如果按照email全字段索引，那么此SQL 是不需要回表的【为什么不需要回表？兄嘚，这个相当于覆盖索引了哈】
那么如果按照前缀索引是否需要回表呢？答案是的。
因为当判断前6个字节相等后，需要拿到id 回表拿到email的全部内容进行比较，如果不相同，丢弃这行，否则加入结果集。
那么有人会问了，我把长度放大点，包含所有字节不就好了吗？
那么此时会有如下问题。
1.当你此时的长度是囊括了全字段，但是系统是不知道的，他还是需要回表再次判断的，去确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。
2.此时长度是够了，那么能肯定因为业务日后不会增加长度吗？
3.尽可能的加长长度，还不如直接建立全字段索引呢
综上，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。
前面说到的是，可以根据字段前面几个字节进行查询的，那么对于身份证这种，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。
或许你会说，多弄几个字节不就好吗？那么请问下自己为什么使用前缀索引呢，不就是为了节省空间吗？
那么这么做合适吗？ 不合适对吗？ 乖~，快去反省下吧
那么采用前缀索引显示是不行的，那么如果用前缀索引怎么办呢，聪明的你应该已经猜到了，采用倒叙存储，然后建立前缀索引。
放到SQL 中就应该是这样的： select field_list from t where id_card = reverse('id_card_string');
当然了，这种逻辑建议放到业务逻辑中实现，而不是放到SQL 中。
按照上述第4节的内容，有人或许会有另一个想法，还倒叙建立前缀索引复杂不，hash索引或者hash字段不香吗？
有人会问了，为什么要在创建一个值来存储hash值呢，如果不存储你知道原值是什么吗？ 同时hash算法是有一定重复可能的（hash值碰撞）
【可以了解下partition算法哦:[ 】。如果重复了，不存储原值，你是无法判断出正确数据的。
注：【hash字段不代表hash索引，hash索引原理正在快马加鞭】，简单说下hash索引，hash索引不需要创建一个值来存储hash值，而是有hasn表来存储【hash值碰撞时，由一个链表来搞定了】，存储的内容为 hash值和每行的行指针 。
说回来啊，跑题了
查询时： select field_list from t where id_card_crc=crc32('id_card_string') and id_card='id_card_string'
不过有个问题相信你也想到了，不管是hash存储值还是hash索引都是不支持范围查询的。
来总结下这2个优缺点吧
1.从占用空间来看呢，倒叙索引不需要额外开辟存储空间，而hash字段需要额外的一个字段，所以从这点上看倒叙索引更胜一筹，NO!并不准确,如果前缀长度过长，那么这2个情况额外的空间也就相差无几了
3.从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数
1.全字段完整索引比较占空间，但是而走覆盖索引
2.前缀索引，节省空间，但会增加扫描 次数 并且不能使用覆盖索引【每次都需回表校验】
3.倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。【倒叙方法建立放到业务逻辑中】
4.hash字段索引，相比前缀索引性能较为稳定，但是有额外的存储空间和计算消耗，同时也 不 支持范围查询
在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。
这条 SQL 语句的执行流程：
1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4
5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束
这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。
如果执行的语句是 ，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。
覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。
但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。
2.2 最左前缀原则
B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。
可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。
2.3 索引下推
以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的
通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。
2.4 隐式类型转化
隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：
修改表结构，修改字段数据类型。
修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。
3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
3.2 扫描行数
MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。
在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：
on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。
off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。
由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。
可以用 来重新统计索引信息，进行修正。
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。
MYISAM 表是典型的数据与索引分离存储，主键和二级索引没有本质区别。比如在 MYISAM 表里主键、唯一索引是一样的，没有本质区别。
INNODB 表本身是索引组织表，也就是说索引就是数据。下图表T1的数据行以聚簇索引的方式展示，非叶子节点保存了主键的值，叶子节点保存了主键的值以及对应的数据行，并且每个页有分别指向前后两页的指针。
INNODB 表不同于 MYISAM，INNODB 表有自己的数据页管理，默认 16KB。MYISAM 表数据的管理依赖文件系统，比如文件系统一般默认 4KB，MYISAM的块大小也是 4KB，MYISAM 表的没有自己的一套崩溃恢复机制，全部依赖于文件系统。
INNODB 表这样设计的优点有两个：
1. 数据按照主键顺序存储。主键的顺序也就是记录行的物理顺序，相比指向数据行指针的存放方式，避免了再次排序。我们知道，排序消耗最大。
2. 两个叶子节点分别含有指向前后两个节点的指针，这样在插入新行或者进行页分裂时，只需要移动对应的指针即可。
INNODB 二级索引的非叶子节点保存索引的字段值，上图索引为表 t1 的字段 age。叶子节点含有索引字段值和对应的主键值。
这样做的优点是当出现数据行移动或者数据页分裂时，避免二级索引不必要的维护工作。当数据需要更新的时候，二级索引不需要重建，只需要修改聚簇索引即可。
但是也有缺点：
1. 二级索引由于同时保存了主键值，体积会变大。特别是主键设计不合理的时候，比如用 UUID 做主键。
2. 对二级索引的检索需要检索两次索引树。第一次通过检索二级索引叶子节点，找到过滤行对应的主键值；第二次通过这个主键的值去聚簇索引中查找对应的行。
索引用于快速找到特定一些值的记录。如果没有索引，MySQL就必须从第一行记录开始读取整个表来检索记录。表越大，资源消耗越大。如果在字段上有索引的话，MySQL就能很快决定该从数据文件的哪个位置开始搜索记录，而无须查找所有的数据。如果表中有1000条记录的话，那么这至少比顺序地读取数据快100倍。注意，如果需要存取几乎全部1000条记录的话，那么顺序读取就更快了，因为这样会使磁盘搜索最少。
大部分MySQL索引(PRIMARY KEY, UNIQUE,INDEX 和 FULLTEXT)都是以B树方式存储。只有空间类型的字段使用R树存储，MEMORY (HEAP)表支持哈希索引。
字符串默认都是自动压缩前缀和后缀中的空格。
通常，如下所述几种情况下可以使用索引。哈希索引(用于 MEMORY 表)的独特之处在后面会讨论到。
想要尽快找到匹配 WHERE 子句的记录。
根据条件排除记录。如果有多个索引可共选择的话，MySQL通常选择能找到最少记录的那个索引。
做表连接查询时从其他表中检索记录。
想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN() 或 MAX() 值。优化程序会在检查索引的
key_col 字段前就先检查其他索引部分是否使用了 WHERE key_part_# = constant 子句。这样的话，
MySQL会为 MIN() 或 MAX() 表达式分别单独做一次索引查找，并且将它替换成常数。当所有的表达式都被替换成常数后，查询就立刻返回。如下：
SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=10;
对表作排序或分组，当在一个可用的最左前缀索引上做分组或排序时(如 ORDER
BY key_part1, key_part2)。如果所有的索引部分都按照 DESC 排序，索引就按倒序排序。
有些时候，查询可以优化使得无需计算数据就能直接取得结果。当查询使用表中的一个数字型字段，且这个字段是索引的最左部分，则可能从索引树中能很快就取得结果：
SELECTkey_part3FROMtbl_nameWHEREkey_part1=1
假设有如下 SELECT 语句：
如果在 col1 和 col2 上有一个多字段索引的话，就能直接取得对应的记录了。
重庆分公司
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