主键索引和普通索引 InnoDB 和MyIsam是怎么利用B+数 来实现两类索引的？
问题1：MyISAM的索引结构是怎样的？
MyISAM的索引与行记录是分开存储的，叫做非聚集索引（UnClustered Index）。
其中主键索引和普通索引没有什么区别：
1，有连续聚集的区域单独存储行记录
2，主键索引的叶子节点，存储主键和与之对应行记录的指针
3，普通索引的叶子节点，存储索引列和与之对应行记录的指针。
MyIsam可以没有主键
主键索引和普通索引是两个独立的B+树，通过索引列查找时，先定位到B+树的叶子节点，在通过指针定位到行记录。
举个例子，MyISam:
t(id PK, name KEY, sex, flag);表中有四条记录：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
其中，B+树索引构造如上图：
1，行记录单独存储；
2，id为PK，有一颗id的索引树，叶子指向行记录；
3，name为key，有一颗name的索引树，叶子也指向行记录；
问题2：InnoDB的索引结构是怎样的？
InnoDB的索引和行记录是存储在一起的，姑叫做聚集索引
1，没有单独区域存储行记录；
2，主键索引的叶子节点，存储主键，与对应的行记录（而不是指针）
因此，InnoDB的PK查询是非常快的。
因为这个特性，InnoDB的表必须有聚集索引：
1，如果表定义了PK，则PK 就是聚集索引
2，如果表没有定义PK,则第一个非空unique 列就是聚集索引；
3，否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id 作为聚集索引；
聚集索引也只能够有一个，因为行数据在屋里磁盘上，只有有一份聚集存储；
InnoDB的普通索引可以有多个，它与聚集索引是不同的：
1，普通索引的叶子节点，存储索引和主键ID，（不是指针）
问题3：InnoDB为何建议使用趋势递增主键？
1，因为InnoDB和数据行和索引一体，如果使用趋势递增主键，插入记录时，不会索引分裂，不会大量行记录移动；
问题4：InnoDB为何不宜使用较长的列做主键？
假设有一个用户中心场景，包含身份证号，身份证MD5，姓名，出生年月等业务属性，这些属性上均有查询需求，并且有事务需求，必须使用InnoDB存储引擎。
此时，如果和来设计数据表呢？
最容易想到的设计方式是：
（1）身份证作为主键；
（2）其他属性上建立索引；
user(id_code PK,
id_md5(index),
name(index),
birthday(index));
此时的索引树与行记录结构如上：
（1）id_code聚集索引，关联行记录；
（2）其他索引，存储id_code属性值；
身份证号id_code是一个较长的字符串，每个索引都会存储这个值，在数据量大，内存珍贵的情况下，MySql有限的缓冲区，存储额索引与数据会减少，磁盘IO的概率会增加。
同时，索引占用的磁盘空间也会增加。
此时，应该新增一个无业务含义的id自增列；
1，以id自增列为聚集索引，关联行记录；
2，其他索引，存储id值；
user(id PK auto inc,
id_code(index),
id_md5(index),
name(index),
birthday(index));
如此一来，有限的缓冲区，能够缓冲更多的索引与行数据，磁盘IO的频率会降低，整体性能会增加；
InnoDB为何不宜使用较长的列作为主键，这下懂了吧。
问题5：InnoDB的普通索引存储主键键值，可能存在什么问题？
使用普通索引查询时，可能出现回表查询。
什么是回表查询？还是上面的例子：
t(id PK, name KEY, sex, flag);画外音：id是聚集索引，name是普通索引。
表中有四条记录：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
两个B+树索引分别如上图：
（1）id为PK，聚集索引，叶子节点存储行记录；
（2）name为KEY，普通索引，叶子节点存储PK值，即id；
既然从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢？
通常情况下，需要扫码两遍索引树。
例如：
select id,name,sex from t where name='lisi';是如何执行的呢？
如粉红色路径，需要扫码两遍索引树：
（1）先通过普通索引定位到主键值id=5；
（2）在通过聚集索引定位到行记录；
这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。
问题6：如何优化回表查询？
常见的解决方案是覆盖索引。
什么是索引覆盖(Covering index)？
额，楼主并没有在MySQL的官网找到这个概念。
借用一下SQL-Server官网的说法。
MySQL官网，类似的说法出现在explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。
不管是SQL-Server官网，还是MySQL官网，都表达了：只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
如何实现索引覆盖？
常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。
对于查询需求
select id,name,sex from t where name='lisi';
将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。
画外音：属性sex不用到聚集索引查询了。
总结
MyISam 和InnoDB都使用B+树来实现索引的：
1，myISAM 索引和数据是分开存储；
2，myISAM的索引叶子节点存储指针，主键索引和普通索引无太大区别
3，InnoDB的聚集索引和行记录统一存储；
4，InnoDB的聚集索引存储数据行本身，普通索引存储主键；
5，InnoDB不宜使用过长的列作为PK
6，InnoDB的普通索引可能存在回标查询，常见的解决办法是覆盖索引。建立联合索引；
