兩大類索引

使用的存儲(chǔ)引擎：MySQL5.7 InnoDB

聚簇索引 

* 如果表設(shè)置了主鍵，則主鍵就是聚簇索引  
* 如果表沒有主鍵，則會(huì)默認(rèn)第一個(gè)NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作為聚簇索引  
* 以上都沒有，則會(huì)默認(rèn)創(chuàng)建一個(gè)隱藏的row_id作為聚簇索引 

InnoDB的聚簇索引的葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是行記錄（其實(shí)是頁結(jié)構(gòu)，一個(gè)頁包含多行數(shù)據(jù)），InnoDB必須要有至少一個(gè)聚簇索引。

由此可見，使用聚簇索引查詢會(huì)很快，因?yàn)榭梢灾苯佣ㄎ坏叫杏涗洝?/p>

普通索引

普通索引也叫二級(jí)索引，除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。

InnoDB的普通索引葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵（聚簇索引）的值，而MyISAM的普通索引存儲(chǔ)的是記錄指針。

示例

建表 

mysql> create table user(  
    -> id int(10) auto_increment,  
    -> name varchar(30),  
    -> age tinyint(4),  
    -> primary key (id),  
    -> index idx_age (age)  
    -> )engine=innodb charset=utf8mb4; 

id 字段是聚簇索引，age 字段是普通索引（二級(jí)索引）

填充數(shù)據(jù) 

insert into user(name,age) values('張三',30);  
insert into user(name,age) values('李四',20);  
insert into user(name,age) values('王五',40);  
insert into user(name,age) values('劉八',10);  
mysql> select * from user;  
+----+--------+------+  
| id | name  | age |  
+----+--------+------+  
| 1 | 張三  |  30 |  
| 2 | 李四  |  20 |  
| 3 | 王五  |  40 |  
| 4 | 劉八  |  10 |  
+----+--------+------+ 

索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

id 是主鍵，所以是聚簇索引，其葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是對(duì)應(yīng)行記錄的數(shù)據(jù)

聚簇索引（ClusteredIndex）

age 是普通索引（二級(jí)索引），非聚簇索引，其葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是聚簇索引的的值

普通索引（secondaryIndex）

如果查詢條件為主鍵（聚簇索引），則只需掃描一次B+樹即可通過聚簇索引定位到要查找的行記錄數(shù)據(jù)。

如：select * from user where id = 1;

聚簇索引查找過程

如果查詢條件為普通索引（非聚簇索引），需要掃描兩次B+樹，第一次掃描通過普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次掃描通過聚簇索引的值定位到要查找的行記錄數(shù)據(jù)。

如：select * from user where age = 30; 

1. 先通過普通索引 age=30 定位到主鍵值 id=1  
2. 再通過聚集索引 id=1 定位到行記錄數(shù)據(jù) 

普通索引查找過程第一步

普通索引查找過程第二步

回表查詢

先通過普通索引的值定位聚簇索引值，再通過聚簇索引的值定位行記錄數(shù)據(jù)，需要掃描兩次索引B+樹，它的性能較掃一遍索引樹更低。

索引覆蓋

只需要在一棵索引樹上就能獲取SQL所需的所有列數(shù)據(jù)，無需回表，速度更快。

例如：select id,age from user where age = 10;

如何實(shí)現(xiàn)覆蓋索引

常見的方法是：將被查詢的字段，建立到聯(lián)合索引里去。

1、如實(shí)現(xiàn)：select id,age from user where age = 10;

explain分析：因?yàn)閍ge是普通索引，使用到了age索引，通過一次掃描B+樹即可查詢到相應(yīng)的結(jié)果，這樣就實(shí)現(xiàn)了覆蓋索引

2、實(shí)現(xiàn)：select id,age,name from user where age = 10;

explain分析：age是普通索引，但name列不在索引樹上，所以通過age索引在查詢到id和age的值后，需要進(jìn)行回表再查詢name的值。此時(shí)的Extra列的NULL表示進(jìn)行了回表查詢

為了實(shí)現(xiàn)索引覆蓋，需要建組合索引idx_age_name(age,name) 

drop index idx_age on user;  
create index idx_age_name on user(`age`,`name`); 

explain分析：此時(shí)字段age和name是組合索引idx_age_name，查詢的字段id、age、name的值剛剛都在索引樹上，只需掃描一次組合索引B+樹即可，這就是實(shí)現(xiàn)了索引覆蓋，此時(shí)的Extra字段為Using index表示使用了索引覆蓋。

哪些場景適合使用索引覆蓋來優(yōu)化SQL

全表count查詢優(yōu)化 

mysql> create table user(  
    -> id int(10) auto_increment,  
    -> name varchar(30),  
    -> age tinyint(4),  
    -> primary key (id),  
    -> )engine=innodb charset=utf8mb4; 

例如：select count(age) from user;

使用索引覆蓋優(yōu)化：創(chuàng)建age字段索引

create index idx_age on user(age); 

列查詢回表優(yōu)化

前文在描述索引覆蓋使用的例子就是

例如：select id,age,name from user where age = 10

使用索引覆蓋：建組合索引idx_age_name(age,name)即可

分頁查詢

例如：select id,age,name from user order by age limit 100,2;

因?yàn)閚ame字段不是索引，所以在分頁查詢需要進(jìn)行回表查詢，此時(shí)Extra為Using filesort文件排序，查詢性能低下。

使用索引覆蓋：建組合索引idx_age_name(age,name)