一、索引类型
索引根据底层实现可分为b-tree索引和哈希索引，大部分时候我们使用的都是b-tree索引，因为它良好的性能和特性更适合于构建高并发系统。
根据索引的存储方式来划分，索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。非聚簇索引的叶子节点仅包含所有字段和主键ID，而聚簇索引的叶子节点则包含了完整的记录行。
根据聚簇索引和非聚簇索引还能继续下分还能分为普通索引、覆盖索引、唯一索引以及联合索引等。
二、聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引也叫聚集索引，它实际上并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式，聚簇索引的叶子节点保存了一行记录的所有列信息。也就是说，聚簇索引的叶子节点中，包含了一个完整的记录行。
非聚簇索引也叫辅助索引、普通索引，它的叶子节点只包含一个主键值，通过非聚簇索引查找记录要先找到主键，然后通过主键再到聚簇索引中找到对应的记录行，这个过程被称为回表。
例如一个包含了用户姓名和年龄的的数据表，假设主键是用户ID，聚簇索引的结构为（橙色的代表id，绿色是指向子节点的指针）：
叶子节点中，为了突出记录，把(id, name, age)区分开来了，实际上是连在一起的，它们是构成一条记录的整体。
而一个非聚簇索引（以age为索引）的结构是：
除了年龄字段本身之外，在该节点的叶子节点中，仅包含当前记录的主键ID，而不包含完整记录的信息。需要通过id号到聚簇索引中进行回表查询才能获取整行记录数据。
在InnoDB中，每张表必须有一个聚簇索引，默认情况下会根据主键建立。如果表中没有主键，InnoDB会选择一个合适的列作为聚簇索引，如果找不到合适的列，会使用一列隐藏的列DB_ROW_ID作为聚簇索引。
三、覆盖索引
非聚簇索引中因为不含有完整的数据信息，查找完整的数据记录需要回表，所以一次查询操作实际上要做两次索引查询。如果每个索引查询都需要进行两次才能获得结果，那么这一定会导致效率下降，因为能够减少一次查询就应该减少一次。
以上面的age索引为例，它是一个非聚簇索引，如果我想通过年龄查询用户的id，执行了下面一条语句：
1
select id from userinfo where age = 10;
这种情况是否还有必要去回表？因为我只需要id的值，通过age这个索引就已经能拿到id了，如果还去回表一次不就做了无用的操作了吗？实际上确实是不需要的。当辅助索引已经包含了所有查询所需的信息时，在索引查询中就可以避免回表操作，这就是覆盖索引。
四、联合索引
联合索引指的是同时对多列创建的索引，创建联合索引后，叶子节点会同时包含每个索引列的值，并且同时根据多列排序，这个排序和我们所理解的字典序类似。
例如对同时对上面的姓名和年龄创建的索引结构：
(name, age)都是简写，想不出十几个名字。
每个叶子节点同时保存了所有的索引列，除此之外，还是只包含了主键id。
最左前缀匹配原则
当对多列创建索引后，并不是只要包含了创建索引的列就能使用索引，索引的使用要遵循最左前缀匹配原则。
假设对列(A, B, C)创建索引，那么只有以下场景能使用索引：
对列(A, B, C)/(A, C)或者(A, B)进行查询会匹配索引，对(C, A)或者(B, C)来说不能使用索引。
通配符只能使用LIKE ‘val%’形式，不能使用LIKE ‘%VAL%’，后者会导致全表扫描。
索引列不能进行运算，例如WHERE A + 1 = 5这种场景会导致索引失效。
索引列不能包含范围值查询，如LIKE/BETWEEN/>/<等都会导致后面的列无法匹配索引。
索引列不能包含有NULL值。
索引下推
新版本的MySQL（5.6以上）中引入了索引下推的机制：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
例如针对上面表中的(name, age)做联合索引，正常情况下的查询逻辑：
通过name找到对应的主键ID
根据id记录的列匹配age条件
这种做法会导致很多不必要的回表，例如表中存在(张三, 10)和(张三, 15)两条记录，此刻要查询(张三, 20)的记录。查询时先通过张三定位到所有符合条件的主键ID，然后在聚簇索引中遍历满足条件的行，看是否有符合age = 20的记录。在实际情况中，没有符合条件的记录，因此这个回表过程可以看作是无功之举。
索引下推的主要功能就是改善这一点，在联合索引中，先通过姓名和年龄过滤掉不用回表的记录，然后再回表查询索引，减少回表次数。
五、唯一索引
唯一索引是一种不允许具有相同索引值的索引，系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，每次对更新或增加记录时都会检查这一点。主键索引就是唯一索引。
以上就是MySQL中的聚簇索引、非聚簇索引、联合索引和唯一索引是什么的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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