首先我们明确一点：聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引都是在MyISAM，InnoDB两种索引实现方式之上的概念。其中关系如下

MyISAM：

  • 非聚集索引
  1. 主索引　　 ------- 叶子节点的data域存放数据记录的地址
  2. 辅助索引    ------- 叶子节点的data域存放数据记录的地址
  • 联合索引

InnoDB：

  • 聚集索引      ------ InnoDB的数据文件本身就是索引文件表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶结点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
  • 辅助索引      ------ InnoDB的辅助索引data域存储相应记录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作为data域。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先                            检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
  • 覆盖索引
  • 联合索引

 

聚集索引（Clustered Index）

聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。

举个例子，直观感受下聚集索引。

创建表t，并以人为的方式让每个页只能存放两个行记录（不清楚怎么人为控制每页只存放两个行记录）：

聚合索引 聚合索引和联合索引_主键

 

最后《MySQL技术内幕》的作者通过分析工具得到这棵聚集索引树的大致构造如下：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚合索引_02

 

聚集索引的叶子节点称为数据页，每个数据页通过一个双向链表来进行链接，而且数据页按照主键的顺序进行排列。

如图所示，每个数据页上存放的是完整的行记录，而在非数据页的索引页中，存放的仅仅是键值及指向数据页的偏移量，而不是一个完整的行记录。

如果定义了主键，InnoDB会自动使用主键来创建聚集索引。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替主键。如果没有唯一的非空索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。

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辅助索引(Secondary Index)

辅助索引，也叫非聚集索引。和聚集索引相比，叶子节点中并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点的索引行还包含了一个书签（bookmark），该书签用来告诉InnoDB哪里可以找到与索引相对应的行数据。

（MyISAM的辅助索引的叶子节点的data域存放的是具体记录的物理地址；InnoDB的辅助索引的叶子节点的data域存放的聚集索引的主键，它的搜索过程需要搜索两边：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。）

还是以《MySQL技术内幕》中的例子，来直观感受下辅助索引的模样。

还是以上面的表t为例，在列c上创建非聚集索引：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚合索引_03

然后作者通过分析工作得到辅助索引和聚集索引的关系图：

聚合索引 聚合索引和联合索引_主键_04

可以看到辅助索引idx_c的叶子节点中包含了列c的值和主键的值。

以Key为7fffffff为例，7是0111,0代表负数，真实的值应该取反加1，是-1，这是列c的值。Pointer是80000001,8是1000，1代表正数，所以80000001代表1，是主键的值。

 

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覆盖索引（Covering index）

InnoDB存储引擎支持覆盖索引，即从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录。

使用覆盖索引有啥好处？

可以减少大量的IO操作
上图中我们知道，如果要查询辅助索引中不含有的字段，得先遍历辅助索引，再遍历聚集索引，而如果要查询的字段值在辅助索引上就有，就不用再查聚集索引了，这显然会减少IO操作。

比如上图中，以下sql可以直接使用辅助索引，

select a from where c = -2;

有助于统计

假设存在如下表：

CREATE TABLE `student` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `age` varchar(255) NOT NULL,
  `school` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_school_age` (`school`,`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

如果在该表上执行：

select count(*) from student

优化器会怎么处理？

遍历聚集索引和辅助索引都可以统计出结果，但辅助索引要远小于聚集索引，所以优化器会选择辅助索引来统计。执行explain命令：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚合索引_05

key和Extra显示使用了idx_name这个辅助索引。

还有，假设执行以下sql：

select *  from student where age > 10 and age < 15

因为联合索引idx_school_age的字段顺序是先school再age，按照age做条件查询，通常不走索引：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚集索引_06

但是，如果保持条件不变，查询所有字段改为查询条目数：

select count(*) from student where age > 10 and age < 15

优化器会选择这个联合索引： 

聚合索引 聚合索引和联合索引_主键_07

 

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联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引。

以下为创建联合索引idx_a_b的示例：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚合索引_08

联合索引的内部结构：

聚合索引 聚合索引和联合索引_聚集索引_09

联合索引也是一棵B+树，其键值数量大于等于2。键值都是排序的，通过叶子节点可以逻辑上顺序的读出所有数据。数据（1,1）（1,2）（2,1）（2,4）（3,1）（3,2）是按照（a，b）先比较a再比较b的顺序排列。

基于上面的结构，对于以下查询显然是可以使用（a，b）这个联合索引的：

select * from table where a=xxx and b=xxx ;

select * from table where a=xxx;

但是对于下面的sql是不能使用这个联合索引的，因为叶子节点的b值，1,2,1,4,1,2显然不是排序的。

select * from table where b=xxx

联合索引的第二个好处是对第二个键值已经做了排序。举个例子：

create table buy_log(
    userid int not null,
    buy_date DATE
)ENGINE=InnoDB;

insert into buy_log values(1, '2009-01-01');
insert into buy_log values(2, '2009-02-01');

alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid, buy_date);

当执行

select * from buy_log where user_id = 2；

时，优化器会选择key(userid)；但是当执行以下sql：

select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

时，优化器会选择key(userid, buy_date)，因为buy_date是在userid排序的基础上做的排序。

如果把key（userid,buy_date）删除掉，再执行：

select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

优化器会选择key（userid），但是对查询出来的结果会进行一次filesort，即按照buy_date重新排下序。所以联合索引的好处在于可以避免filesort排序。