当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。
记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问N/2的数据块，N是表所占据的数据块数目。如果这个字段是一个非主键字段（也就是说，不包含唯一的访问入口），那么需要在N个数据块上搜索整个表格空间。
但是对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这样只要访问log2 (N)的数据块。这就是为什么性能能得到本质上的提高。
2.什么是索引（What is indexing）?
索引是对记录集的多个字段进行排序的方法。在一张表中为一个字段创建一个索引，将创建另外一个数据结构，包含字段数值以及指向相关记录的指针，然后对这个索引结构进行排序，允许在该数据上进行二分法排序。
副作用是索引需要额外的磁盘空间，对于MyISAM引擎而言，这些索引是被统一保存在一张表中的，这个文件将很快到达底层文件系统所能够支持的大小限制，如果很多字段都建立了索引的话。
3.索引如何工作（How does it work?）
首先，我们建立一个示范数据库表：
字段名 数据类型 大小
id (Primary key) Unsigned INT 4 bytes
firstName Char(50) 50 bytes
lastName Char(50) 50 bytes
emailAddress Char(100) 100 bytes
注意：使用char是为了指定准确的磁盘占用大小。这个示范数据库包含500万行，而且没有索引。我们将分析一些查询语句的性能，一个是使用主键id（有序）查询，一个是使用firstName（非关键无序字段）。
例1
我们的示范数据库有r=5,000,000条记录，每条记录长度R=204字节而且使用MyISAM引擎存储（默认数据块大小为B=1024字节），这张表的块因子（blocking factor）会是bfr = (B/R) = 1024/204 = 5 条记录每磁盘数据块。保存这张表所需要的磁盘块为N = (r/bfr) = 5000000/5 = 1,000,000 blocks。
在id字段上的线性搜索平均需要N/2 = 500,000块访问来找到一条记录假设id字段是查询关键值，不过既然id字段是有序的，可以执行一个二分查询，这样平均只需要访问log2 (1000000) = 19.93 = 20 个数据块。我们马上就看到了极大的提高。
现在firstName字段既不是有序的，无法执行二分搜索，数值也不具有唯一性，所以对这张表的查找必须到最后一个记录即全表扫描N = 1,000,000个数据块访问。这就是索引用来改进的地方。
假如索引记录只包含一个索引列以及一个指向原记录数据的指针，那么它显而易见会比原记录（多列）要小。所以索引本身所需要的磁盘块要更少，扫描数目也少。firstName索引表结构如下：
Field name Data type Size on disk
firstName Char(50) 50 bytes
(record pointer) Special 4 bytes
注意: MySQL里的指针按表大小的不同分别可能是 2, 3, 4 或 5 个字节。
例2
假设我们的数据库有r = 5,000,000 条记录，建立了一个长R = 54字节的索引，并且使用默认磁盘块大小为1,024字节。那么该索引的块因子为bfr = (B/R) = 1024/54 = 18 条记录每磁盘块。容纳这个索引表总共需要的磁盘块为N = (r/bfr) = 5000000/18 = 277,778 块。
现在使用FirstName字段来进行搜索就可以利用索引来提高性能。这允许使用一个二分查找，平均log2 (277778) = 18.08 -> 19次数据块访问。找到实际记录的地址，这需要进一步的块读取，这样总数达到19 + 1 = 20次数据块访问，这和非索引表的数据块访问次数有天壤之别。
4.什么情况下应不建或少建索引
4.1 表记录太少
如果一个表只有5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下ORACLE至少要往返读取数据块两次。而不用索引的情况下ORACLE会将所有的数据一次读出，处理速度显然会比用索引快。
如表zl_sybm（使用部门）一般只有几条记录，除了主关键字外对任何一个字段建索引都不会产生性能优化，实际上如果对这个表进行了统计分析后ORACLE也不会用你建的索引，而是自动执行全表访问。如：
select * from zl_sybm where sydw_bh=’5401’（对sydw_bh建立索引不会产生性能优化）
4.2 经常插入、删除、修改的表
对一些经常处理的业务表应在查询允许的情况下尽量减少索引，如zl_yhbm，gc_dfss，gc_dfys，gc_fpdy等业务表。
4.3 数据重复且分布平均的表字段
假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段
如gc_dfss（电费实收）表经常按收费序号、户标识编号、抄表日期、电费发生年月、操作 标志来具体查询某一笔收款的情况，如果将所有的字段都建在一个索引里那将会增加数据的修改、插入、删除时间，从实际上分析一笔收款如果按收费序号索引就已 经将记录减少到只有几条，如果再按后面的几个字段索引查询将对性能不产生太大的影响。
5. 什么时候使用索引（When should it be used?）
鉴于创建索引需要额外的磁盘空间（上面的例子需要额外的277778个磁盘块），以及太多的索引会导致文件系统大小限制所产生的问题，所以对哪些字段建立索引，什么情况下使用索引，需要审慎考虑。
由于索引只是用来加速数据查询，那么显然对只是用来输出的字段建立索引会浪费磁盘空间以及发生插入、删除操作时的处理时间，所以这种情况下应该尽量避免。此外鉴于二分搜索的特性，数据的基数或独立性是很重要的。在基数为2的字段上建立索引，将把数据分割一半，而基数为1000则将返回大约1000条记录。低基数的二分查找效率将降低为一个线性排序，而且查询优化器可能会在基数小于记录数某个比例时（如30%）的情况下将避免使用索引而直接查询原表，所以这种情况下的索引浪费了空间。
6. 对千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段
一、注意事项：
首先，应当考虑表空间和磁盘空间是否足够。我们知道索引也是一种数据，在建立索引的时候势必也会占用大量表空间。因此在对一大表建立索引的时候首先应当考虑的是空间容量问题。
其次，在对建立索引的时候要对表进行加锁，因此应当注意操作在业务空闲的时候进行。
二、性能调整方面：
首当其冲的考虑因素便是磁盘I/O。物理上，应当尽量把索引与数据分散到不同的磁盘上（不考虑阵列的情况）。逻辑上，数据表空间与索引表空间分开。这是在建索引时应当遵守的基本准则。
其次，我们知道，在建立索引的时候要对表进行全表的扫描工作，因此，应当考虑调大初始化参数db_file_multiblock_read_count的值。一般设置为32或更大。
再次，建立索引除了要进行全表扫描外同时还要对数据进行大量的排序操作，因此，应当调整排序区的大小。
9i之前，可以在session级别上加大sort_area_size的大小，比如设置为100m或者更大。
9i以后，如果初始化参数workarea_size_policy的值为TRUE，则排序区从pga_aggregate_target里自动分配获得。
最后，建立索引的时候，可以加上nologging选项。以减少在建立索引过程中产生的大量redo，从而提高执行的速度。
7. MySql在建立索引优化时需要注意的问题
设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意：
1，创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加
索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下
降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
2，复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效
率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age,
salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀
特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
3，索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
4，使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5，排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
6，like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7，不要在列上进行运算
select * from users where
YEAR(adddate)
8，in,or,not in,not exits区别
in 和or区别：
如果in和or所在列有索引或者主键的话，or和in没啥差别，执行计划和执行时间都几乎一样。
如果in和or所在列没有 索引的话，性能差别就很大了。在没有索引的情况下，随着in或者or后面的数据量越多，in的效率不会有太大的下降，但是or会随着记录越多的话性能下降 非常厉害
因此在给in和or的效率下定义的时候，应该再加上一个条件，就是所在的列是否有索引或者是否是主键。如果有索引或者主键性能没啥差别，如果没有索引，性能差别不是一点点！
具体可参考：http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3416737.html
in和exists
in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
例如：表A(小表)，表B(大表)
select * from A where cc in(select cc from B) -->效率低，用到了A表上cc列的索引；
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) -->效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的：
select * from B where cc in(select cc from A) -->效率高，用到了B表上cc列的索引
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) -->效率低，用到了A表上cc列的索引。
1.性能的考虑此时就按子表大主表小用exist,子表小主表大用in的原则就可以.
2.写法的不同, exist的where条件是: "...... where exist (..... where a.id=b.id)"
--in的where条件是: " ...... where id in ( select id .... where a.id=b.id)"
not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。 所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。