今天项目需要，历史数据有一张表，数据量大概80W条左右，由于项目架构要求查询不能超过3秒，80万数据分页查询时候，时间大概在5秒左右，显然不达标，后来增加了索引，时间提升至500ms左右，提升性能10倍左右，非常爽!
项目使用实例：ALTER TABLE lq_doarecord
ADD INDEX idx_doarecord_sn (sn) USING BTREE ;
后来查询一下mysql中索引使用方法，将增加索引注意点记录一下，分享给大家
MySQL索引失效的几种情况：
1.索引无法存储null值
a.单列索引无法储null值，复合索引无法储全为null的值。
b.查询时，采用is null条件时，不能利用到索引，只能全表扫描。
为什么索引列无法存储Null值？
a.索引是有序的。NULL值进入索引时，无法确定其应该放在哪里。(将索引列值进行建树，其中必然涉及到诸多的比较操作，null 值是不确定值无法
比较，无法确定null出现在索引树的叶子节点位置。)
b.如果需要把空值存入索引，方法有二：其一，把NULL值转为一个特定的值，在WHERE中检索时，用该特定值查找。其二，建立一个复合索引。例如
create index ind_a on table(col1,1); 通过在复合索引中指定一个非空常量值，而使构成索引的列的组合中，不可能出现全空值。
2.不适合键值较少的列(重复数据较多的列)
假如索引列TYPE有5个键值，如果有1万条数据，那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描，假设10条数据一个数据块，那么只需访问1000个数据块，既然全表扫描访问的数据块
少一些，肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like ‘%XX’或者like ‘%XX%’)
假如有这样一列code的值为’AAA’,‘AAB’,‘BAA’,‘BAB’ ,如果where code like '%AB’条件，由于前面是
模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'A % '，就可以查找CODE中A开头的CODE的位置，当碰到B开头的
数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
4.索引失效的几种情况
1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)
要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引
2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
3.like查询以%开头
4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
5.MySQL主要提供2种方式的索引：B-Tree索引，Hash索引
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有N节点的B树，检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的Hash表，查找复杂度都是O(1)。
显然，如果值的差异性大，并且以等值查找(=、 、in)为主，Hash索引是更高效的选择，它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差，并且以范围查找为主，B树是更好的选择，它支持范围查找。