本篇主要总结的使索引更高效的方式
独立的列，指的是建了索引的列不能在sql查询语句中进行计算。不然索引会失效。
错误示例： select * from user where user_id +1 =11; select * from user DATE(create_date) > ‘2017-10-10’;如果create_date建了索引，该索引会失效。
2.1 前缀索引
定义：数据列太长时，我们可以选取字段开始的几个字符来作为索引，这样的索引就叫前缀索引。
优点：可以节约索引空间，从而提高索引效率。
缺点：会降低索引的选择性。Mysql无法使用前缀索引做group by 和order by，也无法做覆盖扫描。
创建前缀索引：Alter table 表名 Add key（city(7)）。city是需要建前缀索引列，7是前缀索引的长度。
前缀索引长度的选取：select count(distinct left(city, 4))/count() as sel4, count(distinct left(city, 5))/count() as sel5 from 表名 。通过这种方式可得出不同长度的前缀索引得到的选择性，选择性越大越好。单在增加前缀索引长度的情况下，选择性变化不大时，就没必要增加前缀索引的长度了。
※ 像Blob、Text或很长的varchar类型的列，Mysql会强制使用前缀索引，而不允许将整个列的数据长度做为索引长度。
※ 如果我们想给类似电子邮箱这种数据做索引，可以通过将邮箱反转后存储，然后再建立前缀索引。
2.2 索引的选择性：不重复的索引值（也称基数）与数据表记录总数的比值。比值越大越好。唯一索引的选择为1，此时性能最好。
计算某列索引选择性的方式：Select count(distinct 列名 )/ count(*) from 表名
聚集索引不是单独的索引类型，而是InnoDB引擎存储数据的方式。 更多参考：http://blog.csdn.net/superhosts/article/details/25611119
聚集索引的节点页只存储了索引列，叶子页存储了全部数据（包括主键、事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针），可以说是InnoDB**通过主键聚集数据**。
InnoDB中二级索引的叶子页存储的是主键值。通过二级索引查找数据时，是先找到对应主键，然后通过主键索引才找到对应数据行。所以二级索引会查找两次，而自适应哈希可以减少这样的重复工作。基于聚集索引的表，在插入新行或者更新主键导致需要移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题。当数据要插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该行分裂成两个页面来存储。页分裂既会导致表占用更多的存储空间，也会影响执行性能。当达到页的最大填充因子（默认15/16）时，下一条记录就会写入新的页中。我们常见的主键索引都是顺序的，但顺序索引有时也会有问题。在搞并发时，如果按照顺序插入，可能会造成明显的争用，导致间隙锁竞争。也有可能导致Auto_increment锁机制。定义：一个包含所有要查询字段值的索引。即通过查询索引就能查到所有值。 例：select 列1， 列2 from 表名。现在给这两列建立一个复合索引fuhe_index，那么我们就可以说fuhe_index索引覆盖了要查询的两列。
如果只查询主键，二级索引就能覆盖查询，因为二级索引的页节点存储的就是主键。
Mysql中如果对索引列使用了LIKE操作，则索引会失效。优点：减少回表操作。延迟关联就是覆盖索引的一种应用。 我们知道limit会先查出所有满足条件的数据，然后截取几条。如果我们查询的字段太多，就会浪费时间和性能。要是我们只查询主键，相当于用了覆盖索引，这样的查询就快很多。于是我们就可以通过覆盖索引先查出主键这一个字段，再根据主键查询需要的数据。如： select * from pro inner join (select id from pro where pro2.c2=’M’ limit 10000, 10) as pro2 ON pro2.id = pro.id