1. InnoDB中用到的索引是B+樹，回顧一下B+樹的知識。

2. 聚集索引

每張InnoDB表都會有一個聚集索引用于指定行數據存放的順序。默認情況下，InnoDB以表的主鍵作為聚集索引，即該表按照主鍵的大小順序進行存儲的。而聚集索引就是以主鍵構造的一顆B+樹，且葉子節點就是行數據本身。

InnoDB聚集索引的選取：
如果表有主鍵則主鍵就是聚集索引，如果沒有則選取第一個UNIQUE索引且索引對應的行是NOT NULL的，如果還沒有，則系統自動生成。

1. 聚集索引的特點：

• 由于一張表的排列順序只有一種，所以一張表也最多只能有一個聚集索引
• 我們創建表時，無法手動指定聚集索引的。

2. 聚集索引的優點

• 由于葉子節點存放的就是行數據本身，所以查找只需要一次遍歷B+樹就可以找到
• 對聚集索引字段的排序和范圍查找很快
  • 排序：因為聚集索引已經是排好序的，所以無需再進行排序操作。
  • 范圍：我們只需要找到范圍的兩端，且由于葉子節點是一個雙向鏈表，且是數據本身，所以兩端葉子之間的葉子節點就是結果。

3. 非聚集索引

除了聚集索引的索引都叫非聚集索引。
非聚集索引和聚集索引的區別就是葉子節點存放的數據。且非聚集索引顯然一張表可以有多個的。

• 聚集索引葉子節點存放的是行數據本身。
• 非聚集索引葉子節點存放的是聚集索引的值。
  所以對非聚集索引的查找[通常情況下]至少要經過兩次B+樹的遍歷。且范圍查找時，找到所有符合條件的聚集索引值之后，需要依次對每個聚集索引值找到對應的數據。

MyISAM引擎表不存在聚集索引，所有的索引的葉子節點存放的都是行數據的地址，即每次查找通過B+樹找到數據的地址，然后再根據地址找到具體的數據。

4. 聯合索引

如果有一個聯合索引（a,b），則就會建一個這樣的組合樹，樹的節點每個“值”都是一個數值對，而且按照a的大小順序排的，當a相等時，才會根據b的大小排。如圖。

聯合索引

所以(a,b)索引時，可以單獨查a也會走索引。而如果單獨查b則不會走索引。

• 聯合索引的第二個好處：
  已經對第二個鍵做好了排序，比如：

select * from t where a = 5 order by b

其實order by b這步是不需要進行任何額外開銷的，因為聯合索引已經對b做好了排序了，所以直接取a = 5就可以了。

5. 覆蓋索引

InnoDB是支持覆蓋索引的，即從非聚集索引中就可以得到想要的結果，而不需進行回聚集索引查詢。
這樣的情況有兩種：

1. 根據非聚集索引的條件查詢聚集索引對應列的值

例如：加入a是聚集索引，b是非聚集索引

select a from t where b = 2;

我們知道非聚集索引葉子節點存的就是聚集索引的值，所以這個查詢只需進行一次B+樹搜索就可以了。

2. 某些統計問題

因為非聚集索引存的只是聚集索引的值，而聚集索引存的是整個行數據，所以非聚集索引的大小要遠遠小于聚集索引，小就意味著更少的IO。所以如果可以通過非聚集索引完成的事，就不要使用聚集索引。
例如：假設t有主鍵a，和非聚集索引b

select count(*) from t;

這條語句使用的就是b，因為b更小更高效。

覆蓋索引有個特點：

• 使用explain進行執行過程分析時，extra字段是using index
• 一般情況下，聯合索引(a,b)，根據b的查詢不會用到這個聯合索引，但如果查詢的是count就可能會用到。

select count(*) from t where b = 2;

用到這個索引的原因是因為非聚集索引很小，查詢的效果快。

6. 索引提示

當InnoDB最終使用的index并不是最優的時(這種情況幾乎不會出現)，我們可以給它一些提示，建議它用某個索引。

select * from t user index(ix_a) where a = 1;

注意這里只是建議它使用，最終使用的索引還是由InnoDB自己決定。

對之對應的還有force index，即強制這條查詢語句使用某個索引。

select * from t force index(ix_a) where a = 1;