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MySQL官⽅对索引的定义是：索引（Index）是帮助MySQL⾼效获取数据的数据结构。

索引最形象的⽐喻就是图书的⽬录。注意只有在⼤量数据中查询时索引才显得有意义。

在MySQL中索引是在存储引擎层实现的，⽽不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。

一、索引的本质

索引的本质是一种排好序的数据结构。

二、索引的分类

1、按物理存储分类：聚集索引、⾮聚集索引（也叫⼆级索引、辅助索引）。

聚集索引：将数据存储与索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据，必须有且只有一个。
二级索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键，可以存在多个。
注意，一定会有聚集索引：

        1.默认主键为聚集索引；
        2.如果不存在主键，将使用第一个唯一（unique）索引作为聚集索引；
        3.上述都没有，则innodb会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

回表查询：

是指先根据二级索引查到键值，然后通过键值回表查询聚集索引，从而获取行（row）数据。

2、按字段特性分类：主键索引(PRIMARY KEY)、唯⼀索引(UNIQUE)、普通索引(INDEX)、全⽂索引(FULLTEXT)。

主键索引：针对于表中主键创建的索引，默认自动创建，只能有一个，primary。
唯一索引：避免同一个表中某数据列中的值重复，可以有多个，unique。当你为某个字段创建唯一约束时，会自动创建唯一索引。
常规索引：快速定位特定数据，可以有多个。
全文索引：查找的是文本中的关键字，而不是比较索引中的值，可以有多个。

3、按字段个数分类：单列索引、联合索引（也叫复合索引、组合索引）。

单列索引：单个字段构建的索引。
联合索引：多个字段组合的联合索引。

4、按数据结构分类：B+tree索引、Hash索引、二叉树、。

Hash 索引:

Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就是不支持hash索引的。主要有以下原因： Hash索引适合精确查找，但是范围查找不适合

二叉树：

常见的索引使用的数据结构是树结构，首先我们来介绍下最经典的二叉树。

先来介绍下二叉树的特点：

1. 二叉树的时间复杂度为 O(n)；
1. 一个节点只能有两个子节点。即度不超过2；
1. 左子节点小于本节点，右子节点大于本节点；
1. 极端情况下二叉树会链化成单一链表；

二叉树中，有一种特殊的结构——平衡二叉树，

平衡二叉树的特点：

根节点会随着数据的改变而变更；

数据量越多，遍历次数越多，IO次数就越多，就越慢（磁盘的IO由树高决定）

B树（二三树）

B 树大概是这样子的：

从B树的结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的 key 值，还有 data 值。

而每页的存储空间是有限的，如果 data 比较大，会导致每个节点的 key 存储的较少，当数据量较大的时候，同样会导致B树很深，从而增加了磁盘 IO 的次数，进而影响查询效率。

B+树

MySQL 中最常用的索引的数据结构是 B+ 树，他有以下特点：

在 B+ 树中，所有数据记录节点都是按照键值的大小存放在同一层的叶子节点上，而非叶子结点只存储key的信息，这样可以大大减少每个节点的存储的key的数量，降低B+ 树的高度；
B+ 树叶子节点的关键字从小到大有序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针；
B+ 树的层级更少：相较于 B 树 B+ 每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快；
B+ 树查询速度更稳定：B+ 所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定;
B+ 树天然具备排序功能：B+ 树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。
B+ 树全节点遍历更快：B+ 树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，而不需要像 B 树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。

好了说了这么多的 B+ 树的特点，我们来张图看看 B+ 树到底长什么样子：

上面的数据页就是实际存放数据页的地方，且数据页之间是通过双向链表进行连接的。

MySQL 在存储数据的时候是以数据页为最小单位的，且数据在数据页中的存储是连续的，数据页中的数据是按照主键排序的（没有主键是由 MySQL自己维护的 ROW_ID 来排序的），数据页和数据页之间是通过双向链表来关联的，数据与数据时间是通过单向链表来关联的。

三、聚簇索引、覆盖索引和非主键索引

聚簇索引 MySQL基于主键索引结构创建的B+树，也是二叉搜索树的一种，数据仅仅存储在叶子节点，这种集索引页+数据页组成的组成的B+树就是**聚簇索引*。

覆盖索引（covering index），MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必在查到索引之后再去回表查询数据，所以相当快！！但是同时也要求所查询的字段必须被索引所覆盖到，在Explain的时候，输出的Extra信息中如果有“Using Index”，就表示这条查询使用了覆盖索引。

非主键索引一般都是联合索引，在维护 B+ 树的时候，会根据联合索引的字段依次去判断，假设联合索引为：a + b + c，那么 MySQL 在维护该索引的 B+ 树的时候，首先会根据 a 进行排序，a 相同的话会根据第二个 b 排序，如果 b 也一样，那么就会根据 c 去排序，如果 c 也一样，那么就会根据主键字段值去排序，且对于非主键索引，MySQL 在维护 B+ 树的时候，仅仅是维护索引字段和主键字段。

参考学习网址：

blog.csdn.net/weixin_4474…

mysql索引B+树<1>