MySQL Index
MyISAM 非聚集索引之主键索引
数据表中，以ID为主键索引，从MyISAM 表的主键索引图中，我们可以看到，索引文件使用B+树时，在叶子节点中的data域中，保留的是数据记录的地址，如0x07 代表的是ID为17这一行数据的地址，0x6B 代表的是ID为35的这行数据；从而知道MyISAM 的索引文件仅仅保存数据记录的地址；
MyISAM 非聚集索引之辅助索引
数据表中以 age 为辅助索引或者叫次要索引，其实他们在MyISAM存储引擎中，在存储数据的结构上没有任何区别，只是主键索引要求key值唯一，而辅助索引中的key值可以重复，从上图中，可以看到，也是B+树的形式进行保存，索引是age列，而B+树的叶子节点中的data域，也是保存的记录的地址。
InnoDB 聚集索引之主键索引
Innodb的数据表，必须要有一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果创建表时，没有人为定义，InnoDB存储引擎会生成一个隐含字段作为主键，上图中我们心ID为主键，在B+树中的叶子节点中，其实他记录的是完整的行记录。因为InnoDB的数据文件本身就是按主键聚集的，也是为什么当没有主键时，InnoDB会自动的为表创建隐含主键。
InnoDB 聚集索引之辅助索引
假这里定义了 name 为辅助索引，B+树的叶子节点中的data域，它存储的是相应记录的主键的值，而不是地址，换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键值作为data域，当它检索数据时，如果是select * from user where name=‘Mark’; 它会根据定义的索引B+树，进行二分查找，查找到Mark后，从数据域中读取到主键的地址，然后再回到主键索引，再次根据主键索引的B+树，进行二分查找，找到对应的主键所在的叶子节点，然后再取出所有的数据，这种操作叫做回表查询，需要进行检索两次：非主键索引—-> 从非主键索引的data域中获取主键ID—->再次检索主键索引的B+树—->从主键索引的叶子节点中获取到主键ID—–>最终获取到数据；
如果是检索 select id,name form user where user=‘Mark’; 根据where条件中的name进行检索，由于name是非主键索引，按B+树进行二分查找，查找到Mark，然后再根据data域的主键ID，但这里要查询的数据是id和name，id正好是主键，在非主键索引中的叶子节点中的数据域中，保存的是主键ID，此时的查询称为**覆盖索引查询。**从而可以知道MySQL使用组合索引的话，可以更高效的检索数据。在实际工作中，可以根据检索的内容尽可能多的使用组合索引，形成覆盖索引，减少回表查询，减少IO次数，提高效率。
一颗B+树上面创建组合索引，省空间，更容易实现覆盖索引，组合索引，遵循最左前缀原则：
\1. 前缀索引 where name like a% 可以用到索引，但如果 where name like %a，这样不可以用到索引；
\2. 从左到右直到遇到范围查询检索时，> < between like，遇到这些条件时，检索将不会使用索引了。例如建⽴组合索引 (a,b,c,d)，where a=1 and b=1 and c>3 and d=1;到c>3停⽌了 所以d ⽤不到索引了，如果还想使用怎么办？建立索引时使用（a,b,d,c），再使用where a=1 and b=1 and c>3 and d=1; 查询优化器，它是根据索引建立的顺序进行索引的。
聚集索引（Clustered index ）
每个InnoDB表都有一个称为聚集索引的特殊索引，该索引是按照表的主键构造的一棵B+树。
非聚集索引（Secondary indexes）
非聚集索引又叫辅助索引，叶子节点并不包含行记录数据，而是存储了聚集索引键。