索引是在数据库表的字段上添加的，是为了提高查询效率存在的一种机制。
一张表的一个字段可以添加一个索引，当然，多个字段联合起来也可以添加索引。
索引相当于一本书的目录，是为了缩小扫描范围而存在的一种机制。
对于一本字典来说，查找某个汉字有两种方式：
第一种方式：一页一页挨着找，直到找到为止，这种查找方式属于全字典扫描。
效率比较低。
第二种方式：先通过目录（索引）去定位一个大概的位置，然后直接定位到这个
位置，做局域性扫描，缩小扫描的范围，快速的查找。这种查找方式属于通过
索引检索，效率较高。
第一种方式：全表扫描
第二种方式：根据索引检索。
注意：
在实际中，汉语字典前面的目录是排序的，按照a b c d e f....排序，
为什么排序呢？因为只有排序了才会有区间查找这一说！（缩小扫描范围
其实就是扫描某个区间罢了！）
在mysql数据库当中索引也是需要排序的，并且这个所以的排序和TreeSet
数据结构相同。TreeSet（TreeMap）底层是一个自平衡的二叉树！在mysql
当中索引是一个B-Tree数据结构。遵循左小右大原则存放。采用中序遍历方式遍历取数据。
假设有一张用户表t_user
| id(PK) | name | 每一行记录在硬盘上的物理存储编号 |
|---|---|---|
| 100 | zhangsan | 0x1111 |
| 120 | lisi | 0x222 |
| 99 | wangwu | 0x888 |
| 88 | zhaoliu | 0x999 |
| 101 | jack | 0x666 |
| 55 | lucky | 0x5555 |
| 130 | tom | 0x7777 |
条件1：数据量庞大（到底有多么庞大算庞大，这个需要测试，因为每一个硬件环境不同）
条件2：该字段经常出现在where的后面，以条件的形式存在，也就是说这个字段总是被扫描。
条件3：该字段很少的DML(insert delete update)操作。（因为DML之后，索引需要重新排序。）
建议不要随意添加索引，因为索引也是需要维护的，太多的话反而会降低系统的性能。
建议通过主键查询，建议通过unique约束的字段进行查询，效率是比较高的。
创建索引：
mysql> create index emp_ename_index on emp(ename);
//给emp表的ename字段添加索引，起名：emp_ename_index
删除索引：
mysql> drop index emp_ename_index on emp;
、、将emp表上的emp_ename_index索引对象删除。
怎么查看一个SQL语句是否使用了索引进行检索？
mysql> explain select * from emp where ename = 'KING';
//结果 type = ALL
//所以是全查找
select * from emp where ename like '%T';
原因是因为模糊匹配当中以“%”开头了！
尽量避免模糊查询的时候以“%”开始。
这是一种优化的手段/策略
使用or的时候会失效，如果使用or那么要求or两边的条件字段都要有索引，才会走索引。
所以这就是为什么不建议使用or的原因。
使用复合索引的时候，没有使用左侧的列查找，索引失效。
create index emp_job_sal_index on emp(job,sal);
mysql> explain select * from emp where job = 'MANAGER';
//查询job字段时可以正常使用索引
mysql> explain select * from emp where sal = 800;
//查询sal字段时捕索引失效
两个字段，或者更多的字段联合起来添加一个索引，叫做复合索引。
在where当中索引列参加了运算，索引失效。
mysql> create index emp_sal_index on emp(sal);
mysql> explain select * from emp where sal+1 = 800;
在where当中索引列使用了函数
explain select * from emp where lower(ename) = 'smith';
//lower小写函数
索引是各种数据库进行优化的重要手段。优化的时候优先考虑的因素就是索引。