我们在查询表时，如果按照某个字段作为条件或者排序方式时，在这个字段上建立索引，可以加快查询速度。
那么是不是索引建立的越多，数据库的性能越高呢？这篇博客来研究一下索引的使用。
覆盖索引
什么是覆盖索引呢？
select的数据列只需要从索引列中就可以获得，也就是你查询的结果只需要从你建立的索引列的索引中就可以获取，不需要你额外的读取其他的数据行。
这样就可以使得你的查询被你建的索引所覆盖，索引被称为覆盖索引。
查看 select max(payment_data) from payment 的执行计划
显示rows扫描的行为16086,也就是进行了全表扫描才查询到最后的结果。
如果此时，我们在payment_date字段上面建立一个索引，这时建的就是一个覆盖索引，查看执行计划：
结果显示，扫描的行rows为null，也就是没有扫描就直接可以获得最后的结果。
extra显示：select tables optinized away 不能再优化了。
这就是覆盖索引的效果。
索引的使用
索引在使用时，也需要注意支持它使用的条件。比如下面这种情况的区别.
1、like
在like语句中，mysql数据库对索引的使用也是有区分的。比如： 我们在上面的语句中的title列中建立了索引。
select * from film where title like '%b';
扫描的行为1000行，extra显示的是运用了where查询，并没有运用index，但是，当我们把‘%’换一下位置时，出现的结果是：
扫描的行为63行，extra为使用了索引条件。
索引，在mysql数据库中，如果遇到like语句，要注意‘%’位置的区别。
2、不要在运用索引列时进行行计算
select * from payment where year(payment_date) <2006;
我们从扫描行发现，他进行了全表扫描，并没有利用我们的索引进行查询。
这是因为我们利用了year这个sql内部的函数，这样会导致在查询时，每一行数据都必须进行计算，这样就会失去索引创建的意义了。
我们可以这样优化，尽量避免计算函数的使用：
我们发现当把year函数去掉后，在查询时，虽然仍然用到了all全表扫描，但是却是基于idx_paydate这个索引的基础上进行的，
并且最后的执行时间有原理的0.09变为了0.00，效果还是很明显的。那么到底应该什么时候使用索引呢？
经过实践我们发现在where,order by（order by语句出现的地方通常会出现filesort，会造成很多的IO）,on从句中出现的列使用索引，可以提高效率。
那么，是不是索引越多，性能就越好呢？当然不是，无极必反，索引泛滥也会造成数据库性能下降的。
why索引不是越多越好
首先明白为什么索引会增加速度，DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。
如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。
那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。
2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。
3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于
update/insert/delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。这样会造成我们的写入效率低下，索引索引并不是越多越好，合适就好！
索引泛滥
重复索引
索引泛滥，在这里主要是不同的用户对数据表中的字段建立索引时，会经常出现建立过索引的字段，又建立了同类型的索引，即索引重复。
比如：对id主键又建立了unique唯一索引。这样做是没有必要的。
冗余索引
冗余索引是指在建立了前缀索引后，又对该列建立了其他的索引。
前缀索引：通常建立在varchar,char,text等数据类型的字段上，比如一个字段是varchar类型的，里面每一个值是几个字母组成的。
那么如果我们建立前缀索引，就是在前几个字母上建立索引，
先让前几个字母进行索引排序，这样在很多情况下也是可以大大的提高查询效率的。
索引维护
那么我们应该如何维护我们的索引呢？通过mysql数据库中的数据统计来查询重复和冗余索引，来对他进行优化。
利用Information_schema数据库的统计信息来查看。
Select a.table_schema as '数据名' ,a.index_name as '索引 1',b.index_name as '索引2',a.column_name as '重复列名' from statistics a join statistics b on a.table_schema=b.table_schema and a.table_name=b.table_name and a.seq_in_index=b.seq_in_index and a.column_name=b.column_name where a.seq_in_index=1 and a.index_name<>b.index_name;
我们发现在sakila数据库中的title列中，建立了两个索引，只是名字不一样而已。这个时候我们就可以根据查询的结果去删除掉一个就可以了。
小结
以上就是mysql数据库中关于索引优化对数据库性能的提高的几种思路。还有很多需要注意的，还是需要实践中慢慢去体会。