简介
数据库索引是数据库中不同的数据结构。每个索引都需要单独的磁盘空间，因为它维护了被索引表的数据，从某种意义上来说完全是
冗余的，但是这种冗余是可以接受的，它避免了每次检索查询都查找表中的每一行数据。但是索引还有其他用途。
SQL 语句中的 WHERE 子句定义了查询的条件，因此会利用索引的核心功能，快速定位数据。
列是否被索引会影响表之间联接的执行效率。本质上，JOIN 操作允许将规范化数据模型中的数据转换为
非规范化形式，以实现特定的处理目的。由于 JOIN 操作组合了分散在许多表中的数据，因此需要从不同
页面进行更多读取，因此它们对磁盘查找延迟特别敏感，因此正确的索引会对响应时间产生很大影响。
JOIN
查询时使用三种常见的 JOIN 算法（nested loops、hash join 和 Sort merge join），但所有算法的相似之处在于它们一次仅处理两个表。
涉及更多表的 SQL 查询需要多个步骤。首先，通过连接两个表形成一个中间表，然后再与另外一张表关联，以此类推。
Nested loop join
nested loop join 是最基本的 join 算法。将其视为两个嵌套查询：外部（驱动）查询从一个表中获取
结果，第二个查询从另一个表中为驱动查询的每一行获取相应的数据。因此，嵌套循环连接最适合与要连接
的列上的索引配合使用。如果驱动查询返回较小的结果集，则嵌套循环联接可提供良好的性能。否则，
优化器可能会选择不同的连接算法。
Hash join
哈希连接将候选记录从连接的一侧加载到哈希表中，可以非常快速地从连接的另一侧探测每一行。调整哈希连
接需要与嵌套循环连接完全不同的索引方法。由于连接是使用哈希表完成的，因此无需对要连接的列建立索引。
唯一可以提高散列连接性能的索引是连接的 WHERE 谓词或 ON 谓词中的列；事实上，这是哈希连接使用索引
的唯一时刻。实际上，哈希连接的性能是通过水平（更少的行）或垂直（更少的列）减小哈希表的大小来实现的。
Sort merge join
排序合并连接要求连接的两侧都按连接谓词进行排序。然后它像拉链一样将两个排序列表组合起来。在许多方面，
排序合并连接与散列连接类似。单独为连接谓词建立索引是没有用的，但是应该为独立条件建立一个索引，
以便一次性读取所有候选记录。然而，排序合并连接有一个独特的方面：连接顺序没有任何区别，甚至对于性能
也没有影响。对于其他算法，外连接的方向（左或右）意味着连接顺序。但是，排序合并连接的情况并非如此。
排序合并连接甚至可以同时进行左外连接和右外连接（所谓的全外连接）。尽管排序合并连接在输入排序后表现良好，
但很少使用，因为对两侧进行排序非常昂贵。但是，如果有一个与排序顺序相对应的索引，则可以完全避免排序操作，
并且排序合并连接会大放异彩。否则，因为哈希连接只需要预处理连接的一侧，所以在许多情况下它是优越的。
MySQL 只支持 nested loop join。
索引的其他使用
使用索引的另一种方式是通过数据clustering。集群数据意味着将连续访问的数据紧密存储在一起，因此访问它需要更少的 I/O 操作。
换句话说，性能依赖于查询的数据的物理存储。
order by
索引也会影响 ORDER BY 子句的效率。排序是资源密集型的。虽然它通常是 CPU 密集型的，但主要问题是
数据库必须临时缓冲结果：在生成第一个输出之前必须读取所有输入。索引提供索引数据的有序表示。事实上，
索引以预先排序的方式存储数据。这允许我们使用索引来避免排序操作来满足 ORDER BY 子句。
与 join 可以使用“流水线”（中间结果中的每一行可以立即流水线到下一个 JOIN 操作，从而不需要存储
中间结果集）来减少内存使用不同，完整的排序操作必须完成在它产生第一个输出之前。
由于索引（尤其是 B 树索引）提供了索引数据的有序表示，因此我们可以将索引视为以预排序方式存储数据。
这意味着索引可用于避免满足 ORDER BY 子句所需的排序操作。事实上，有序索引不仅可以节省排序开销，
还能在不需要处理所有数据时返回第一个结果，起到了流水线的作用。
请注意，数据库可以双向读取索引。这意味着即使扫描的索引范围与 ORDER BY 子句指定的顺序完全相反，
也可以使用管道 ORDER BY。这不会影响索引对于 WHERE 子句的可用性。然而，排序方向在包含多列的索
引中可能很重要。
MySQL ignores ASC and DESC modifiers in index declarations.
Things to Remember
- Whether or not columns in WHERE clauses are included in indexes has an impact on the performance of the query.
- Whether or not columns in SELECT clauses are indexed can also affect the efficiency of the query.
- Whether or not a column is indexed can affect how efficiently joins between tables get executed.
- Indexes can also have an impact on the efficiency of ORDER BY clauses.
- The existence of multiple indexes can have an impact on write operations.