主键索引（聚簇索引）
每个InnoDB表都有一个聚簇索引 ，聚簇索引使用B+树构建，叶子节点存储的数据是整行记录。一般情况下，聚簇索引等同于主键索引，当一个表没有创建主键索引时，InnoDB会自动创建一个ROWID字段来构建聚簇索引。
InnoDB创建索引的具体规则如下：
- 在表上定义主键PRIMARY KEY，InnoDB将主键索引用作聚簇索引。
- 如果表没有定义主键，InnoDB会选择第一个不为NULL的唯一索引列用作聚簇索引。
- 如果以上两个都没有，InnoDB 会使用一个6 字节长整型的隐式字段 ROWID字段构建聚簇索引。该ROWID字段会在插入新行时自动递增。
除聚簇索引之外的所有索引都称为辅助索引。在中InnoDB，辅助索引中的叶子节点存储的数据是该行的主键值都。 在检索时，InnoDB使用此主键值在聚簇索引中搜索行记录。
这里以user_innodb为例，user_innodb的id列为主键，age列为普通索引。
CREATE TABLE `user_innodb`
(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(20) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB; InnoDB的数据和索引存储在t_user_innodb.ibd文件中，InnoDB的数据组织方式，是聚簇索引。
- 主键索引的叶子节点会存储数据行，辅助索引的叶子节点只会存储主键值。
等值查询数据：
select * from user_innodb where id = 28;- 先在主键树中从根节点开始检索，将根节点加载到内存，比较28<75，走左路。（1次磁盘IO）
- 将左子树节点加载到内存中，比较16<28<47，向下检索。（1次磁盘IO）
- 检索到叶节点，将节点加载到内存中遍历，比较16<28，18<28，28=28。查找到值等于28的索引项，直接可以获取整行数据。将改记录返回给客户端。（1次磁盘IO）
磁盘IO数量：3次。
辅助索引
除聚簇索引之外的所有索引都称为辅助索引，InnoDB的辅助索引只会存储主键值而非磁盘地址。
以表user_innodb的age列为例，age索引的索引结果如下图。
- 辅助索引的底层叶子节点是按照（age，id）的顺序排序，先按照age列从小到大排序，age相同时按照id列从小到大排序。
- 使用辅助索引需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后根据主键到主键索引中检索获得数据记录。
辅助索引等值查询的情况：
select * from t_user_innodb where age=19; 
根据在辅助索引树中获取的主键id，到主键索引树检索数据的过程称为回表查询。
磁盘IO数：辅助索引3次+获取记录回表3次
组合索引
- 以表abc_innodb为例，id列为主键索引，创建一个联合索引
idx_abc(a，b，c)。
CREATE TABLE `abc_innodb`
(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
`c` varchar(10) DEFAULT NULL,
`d` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_abc` (`a`, `b`, `c`)
) ENGINE = InnoDB; 
组合索引的查询过程：
select * from abc_innodb where a = 13 and b = 16 and c = 4; 
最左匹配原则
最左前缀匹配原则和联合索引的索引存储结构和检索方式是有关系的。
在组合索引树中，最底层的叶子节点按照第一列a列从左到右递增排序，但是b列和c列是无序的，b列只有在a列值相等的情况下小范围内有序递增；而c列只能在a和b两列值相等的情况下小范围内有序递增。
就像上面的查询，B+ 树会先比较a列来确定下一步应该检索的方向，往左还是往右。如果a列相同再比较b列，但是如果查询条件中没有a列，B+树就不知道第一步应该从那个节点开始查起。
可以说创建的idx_(a，b，c)索引，相当于创建了(a)、(a，b)、(a，b，c)三个索引。
组合索引的最左前缀匹配原则：
使用组合索引查询时，mysql会一直向右匹配直至遇到范围查询(>、<、between、like)等就会停止匹配。
覆盖索引
覆盖索引并不是一种索引结构，覆盖索引是一种很常用的优化手段。因为在使用辅助索引的时候，我们只可以拿到相应的主键值，想要获取最终的数据记录，还需要根据主键通过主键索引再去检索，最终获取到符合条件的数据记录。
在上面的abc_innodb表中的组合索引查询时，如果我们查询的结果只需要a、b、c这三个字段，那我们使用这个idx_index(a，b，c)组合索引查询到叶子节点时就可以直接返回了，而不需要再次回表查询，这种情况就是覆盖索引。
未使用索引覆盖的情况：
索引覆盖的情况
回表和联合索引的应用
回表查询
在InnoDB的存储引擎中，使用辅助索引查询的时候，因为辅助索引叶子节点保存的数据不是当前数据记录，而是当前数据记录的主键索引。如果需要获取当前记录完整的数据，就必须要再次根据主键从主键索引中继续检索查询，这个过程我们称之为回表查询。
由此可见，在数据量比较大的时候，回表必然会消耗很多的时间影响性能，所以我们要尽量避免回表的发生。
如何避免回表
- 使用索引覆盖
CREATE TABLE `user`
(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` char(3) DEFAULT NULL,
`address` varchar(10) DEFAULT NULL,
`hobby` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `i_name` (`name`)
) ENGINE = InnoDB;
select id,name,sex from user where name = 'zhangsan';
这个语句在业务上频繁使用到，而user表中的其他字段使用频率远低于这几个字段，在这个情况下，如果我们在建立name字段的索引时，不是使用单一索引，而是使用联合索引（name，sex），这样的话再执行这个查询语句，根据这个辅助索引（name，sex）查询到的结果就包括了我们所需要的查询结果的所有字段的完整数据，这样就不需要再次回表查询去检索sex字段的数据了。
以上就是一个典型的使用覆盖索引的优化策略减少了回表查询的情况。联合索引的使用
在建立索引的时候，尽量在多个单列索引上判断下是否可以使用联合索引。联合索引的使用不仅可以节省空间，还可以更容易的使用到索引覆盖。 试想一下，索引的字段越多，是不是更容易满足查询需要返回的数据呢。比如联合索引（a_b_c），是不是等于有了索引：a，a_b，a_b_c三个索引，这样是不是节省了空间，当然节省的空间并不是三倍于（a，a_b，a_b_c）三个索引，因为索引树的数据没变，但是索引data字段的数据确实真实的节省了。
联合索引的创建原则：
1、在创建联合索引的时候因该把频繁使用的列、区分度高的列放在前面，频繁使用代表索引利用率高，区分度高代表筛选粒度大，这些都是在索引创建的需要考虑到的优化场景，也可以在常需要作为查询返回的字段上增加到联合索引中。 2、如果在联合索引上增加一个字段而使用到了覆盖索引，那建议这种情况下使用联合索引。
联合索引的使用:
- 考虑当前是否已经存在多个可以合并的单列索引，如果有，那么将当前多个单列索引创建为一个联合索引。
- 当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。
