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什么是索引？简单地说，索引是数据的目录，便于存储引擎快速定位数据。
索引有多个分类标准，下面对常见的几种分类进行说明。
按数据结构来分
可以分为B+树索引，哈希索引等。
1. B+树
B+树是一种多路平衡查找树，查找效率为，其中d为B+树的度，表示节点允许的最大子节点个数。其特点为：
- 只在叶子节点存储数据，非叶子节点只存储索引值。这样存储的好处是非叶子节点的子节点更多，树高越小，从而使得磁盘IO的次数更少（千万级别树高3-4）。
- 所有叶子节点形成有序链表，范围查询效率高
2. 哈希索引
哈希索引通过哈希函数得到索引字段的哈希值（也就是该条数据的存储位置），在等值查询时可以实现的时间复杂度。但由于哈希函数并不具备单调性，所有哈希索引范围查询效率低下，而且无法实现排序操作。在索引字段存在大量重复时，频繁的哈希冲突也会大大降低哈希索引的效率。因此，哈希索引只有在某些特定的情况下（等值查询、索引字段重复少）适用。
按物理存储来分
1. 聚簇索引
聚簇索引中聚簇的含义是索引值与完整数据是“聚在一起”的，二者的物理存储位置是紧挨在一起。
聚簇索引的叶子节点存储完整表数据，全表数据就存储在聚簇索引
聚簇索引默认在主键上建立；如果没有主键，在第一个唯一索引上建立；如果都没有，InnoDB会自动生成一个隐式自增ID列并在此列上建立索引。
2. 二级索引
与聚簇索引相对，二级索引的索引值与完整数据的物理存储是分离的。
二级索引叶子节点存储的是聚集索引值，如果查询的字段没有被二级索引覆盖，会进行回表。回表指的是用叶子节点的聚集索引值去聚集索引上查找数据，也就是说，为了拿到需要的数据，需要在分别在二级索引和聚集索引各自进行一次查找，因而效率较低。
覆盖索引可以避免回表，此时explain中的extra字段为using index。所谓的覆盖索引指的是查询的字段是索引字段的子集，因为索引上就覆盖了需要的字段，所以没有必要到聚集索引上再进行一次查找。
按字段的特性
1. 主键索引
顾名思义，主键索引是建立在主键上的索引。
2. 唯一索引
顾名思义，索引字段是具有唯一性约束的字段。
3. 前缀索引
对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，处于性能的考虑，MySQL不允许索引这些列的完整长度，只能在这些字段的前缀上建立索引。
4. 普通索引
不属于上述3种的索引。
按字段的个数
1. 单列索引
顾名思义，索引字段只有一个。
2. 联合索引
顾名思义，索引字段有多个。
