一、索引类型
索引根据底层实现可分为B-Tree索引和哈希索引，大部分时候我们使用的都是B-Tree索引，因为它良好的性能和特性更适合于构建高并发系统。
根据索引的存储方式来划分，索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引的特点是叶子节点包含了完整的记录行，而非聚簇索引的叶子节点只有所以字段和主键ID。
根据聚簇索引和非聚簇索引还能继续下分还能分为普通索引、覆盖索引、唯一索引以及联合索引等。
二、聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引也叫聚集索引，它实际上并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式，聚簇索引的叶子节点保存了一行记录的所有列信息。也就是说，聚簇索引的叶子节点中，包含了一个完整的记录行。
非聚簇索引也叫辅助索引、普通索引，它的叶子节点只包含一个主键值，通过非聚簇索引查找记录要先找到主键，然后通过主键再到聚簇索引中找到对应的记录行，这个过程被称为回表。
例如一个包含了用户姓名和年龄的的数据表，假设主键是用户ID，聚簇索引的结构为（橙色的代表id，绿色是指向子节点的指针）：
叶子节点中，为了突出记录，把(id, name, age)区分开来了，实际上是连在一起的，它们是构成一条记录的整体。
而一个非聚簇索引（以age为索引）的结构是：
它的叶子节点中，不包含整个记录的完整信息，除了age字段本身以外，只包含当前记录的主键id。如果想要获取整行记录数据还需要再通过id号到聚簇索引中回表查询。
InnoDB中，每个表必须有一个聚簇索引，默认是根据主键建立的。如果表中没有主键，InnoDB会选择一个合适的列作为聚簇索引，如果找不到合适的列，会使用一列隐藏的列DB_ROW_ID作为聚簇索引。
三、覆盖索引
非聚簇索引中因为不含有完整的数据信息，查找完整的数据记录需要回表，所以一次查询操作实际上要做两次索引查询。而如果所有的索引查询都要经过两次才能查到，那么肯定会引起效率下降，毕竟能少查一次就少查一次。
以上面的age索引为例，它是一个非聚簇索引，如果我想通过年龄查询用户的id，执行了下面一条语句：
1 | select id from userinfo where age = 10; |
这种情况是否还有必要去回表？因为我只需要id的值，通过age这个索引就已经能拿到id了，如果还去回表一次不就做了无用的操作了吗？实际上确实是不需要的。索引查询中，如果辅助索引已经能够得到查询的所有信息了，就无需再回表，这个就是覆盖索引。
四、联合索引
联合索引指的是同时对多列创建的索引，创建联合索引后，叶子节点会同时包含每个索引列的值，并且同时根据多列排序，这个排序和我们所理解的字典序类似。
例如对同时对上面的姓名和年龄创建的索引结构：
(name, age)都是简写，想不出十几个名字。。。。。
每个叶子节点同时保存了所有的索引列，除此之外，还是只包含了主键id。
最左前缀匹配原则
当对多列创建索引后，并不是只要包含了创建索引的列就能使用索引，索引的使用要遵循最左前缀匹配原则。
假设对列(A, B, C)创建索引，那么只有以下场景能使用索引：
- 对列(A, B, C)/(A, C)或者(A, B)进行查询会匹配索引，对(C, A)或者(B, C)来说不能使用索引。
- 通配符只能使用LIKE 'val%'形式，不能使用LIKE '%VAL%'，后者会导致全表扫描。
- 索引列不能进行运算，例如WHERE A + 1 = 5这种场景会导致索引失效。
- 索引列不能包含范围值查询，如LIKE/BETWEEN/>/<等都会导致后面的列无法匹配索引。
- 索引列不能包含有NULL值。
索引下推
新版本的MySQL（5.6以上）中引入了索引下推的机制：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
例如针对上面表中的(name, age)做联合索引，正常情况下的查询逻辑：
- 通过name找到对应的主键ID
- 根据id记录的列匹配age条件
这种做法会导致很多不必要的回表，例如表中存在(张三, 10)和(张三, 15)两条记录，此刻要查询(张三, 20)的记录。查询时先通过张三定位到所有符合条件的主键ID，然后在聚簇索引中遍历满足条件的行，看是否有符合age = 20的记录。实际情况是没有满足条件的记录的，这个回表过程也相当于是在做无用之功。
索引下推的主要功能就是改善这一点，在联合索引中，先通过姓名和年龄过滤掉不用回表的记录，然后再回表查询索引，减少回表次数。
五、唯一索引
唯一索引是一种不允许具有相同索引值的索引，系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，每次对更新或增加记录时都会检查这一点。主键索引就是唯一索引。
到此这篇关于mysql中的聚簇索引、非聚簇索引、联合索引和唯一索引详细介绍的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
