关于MySQL索引相关的内容，一直是一个让人头疼的问题，尤其是对于初学者来说。笔者曾在很长一段时间内深陷其中，无法分清“覆盖索引，辅助索引，唯一索引，Hash索引，B-Tree索引……”到底是些什么东西，导致在面试过程中进入比较尴尬的局面。
很多人可能会抱怨”面试造火箭，工作拧螺丝，很多知识都是为了面试学的，工作中根本用不到！“。庆幸的是，MySQL中索引不仅是面试必考知识，还是工作中用到最为频繁的必备技能，在笔者看来，索引是MySQL中性价比最高的一部分内容。
由于MySQL中支持多种存储引擎，在不同的存储引擎中实现略微有所差距，索引下文中如果没有特殊声明，默认指的都是InnoDB存储引擎。
一、底层数据结构
首先，索引是高效获取数据的数据结构。就像书中的目录一样，我们可以通过它快速定位到数据所在的位置，从而提高数据查询的效率。
在MySQL中有许多关于索引的名词和概念，对于初学者来说很容易被迷惑。为了方便理解，我建立了一张表，从具体的案例中尝试说清楚这些概念到底是什么。
Hash索引
正如上文中说到，索引是提高查询效率的数据结构，而能够提高查询效率的数据结构有很多，如二叉搜索树，红黑树，跳表，哈希表（散列表）等，而MySQL中用到了B+Tree和散列表（Hash表）作为索引的底层数据结构。
需要注意的是，MySQL并没有显式支持Hash索引，而是作为内部的一种优化，对于热点的数据会自动生成Hash索引，也叫自适应Hash索引。
Hash索引在等值查询中，可以O（1）时间复杂度定位到数据，效率非常高，但是不支持范围查询。在许多编程语言以及数据库中都会用到这个数据结构，如Redis支持的Hash数据结构。具体结构如下：
B+Tree索引
提到B+Tree首先不得不提B-Tree，B-Tree（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
B+ 树是基于B-Tree升级后的一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。
MySQL索引的实现也是基于这种高效的数据结构。具体数据结构如下：
笔者首先要声明一下，不要将B树，B-Tree以及B+Tree弄混淆。首先，B-Tree就是B树，中间的“-”是一个中划线，而不是减号，并不存在"B减树"这种数据结构。其次，就是B+Tree和B-Tree实现索引时有两个区别，具体可见下图
①B+Tree只在叶子节点存储数据，而B-Tree的数据存储在各个节点中
②B+Tree的叶子节点间通过指针链接，可以通过遍历叶子节点即可获取所有数据。
B+Tree是一种神奇的数据结构，如果用语言来讲可能会有点费劲，感兴趣的同学可以点击文末数据结构可视化工具，操作一番后想必会有所收获，下图是笔者演示B+Tree的数据插入方式（自下而上）。
二，数据组织方式
根据数据的组织方式，可以分为聚簇索引和非聚簇索引（也叫聚集索引和非聚集索引）。聚簇索引就是按照每张表的主键构造一棵B+Tree，同时叶子节点存放了整张表的行记录数据。
在InnoDB中聚簇索引和主键索引概念等价，MySQL中规定所以每张表都必须有主键索引，主键索引只能有一个，不能为null同时必须保证唯一性。建表时如果没有指定主键索引，则会自动生成一个隐藏的字段作为主键索引。
与之对应的则是非聚集索引，非聚集索引又可以称之为为非主键索引，辅助索引，二级索引。主键索引的叶子节点存储了完整的数据行，而非主键索引的叶子节点存储的则是主键索引值，通过非主键索引查询数据时，会先查找到主键索引，然后再到主键索引上去查找对应的数据，这个过程叫做回表（下文中会再次提到）。
需要补充的是MyISAM中索引和数据文件分开存储，所有的索引都是非聚簇索引。B+Tree的叶子节点存储的是数据存放的地址，而不是具体的数据 。
三，包含字段个数
为了能应对不同的数据检索需求，索引即可以仅包含一个字段，也可以同时包含多个字段。单个字段组成的索引可以称为单值索引，否则称之为复合索引（或者称为组合索引或多值索引）。上文中演示的都是单值索引，所以接下来展示一下复合索引作为对比。
复合索引的索引的数据顺序跟字段的顺序相关，包含多个值的索引中，如果当前面字段的值重复时，将会按照其后面的值进行排序。
四，其他分类
唯一索引
唯一索引，不允许具有索引值相同的行，从而禁止重复的索引或键值。系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，并在每次使用 INSERT 或 UPDATE 语句添加数据时进行检查， 如果有重复的值，则会操作失败，抛出异常。
需要注意的是，主键索引一定是唯一索引，而唯一索引不一定是主键索引。唯一索引可以理解为仅仅是将索引设置一个唯一性的属性。
覆盖索引
上文提到了一个回表的概念，既如果通过非主键索引查询数据时，会先查询到主键索引的值，然后再去主键索引中查询具体的数据，整个查询流程需要扫描两次索引，显然回表是一个耗时的操作。
为了减少回表次数，在设计索引时我们可以让索引中包含要查询的结果，在辅助索引中检索到数据后直接返回，而不需要进行回表操作。
但是需要注意的是，使用覆盖索引的前提是字段长度比较短，对于值长度较长的字段则不适合使用覆盖索引，原因有很多，比如索引一般存储在内存中，如果占用空间较大，则可能会从磁盘中加载，影响性能。当然还有其他原因，具体情况将会在下一篇文章中介绍。
六，总结
本文从不同维度介绍了MySQL中的索引，索引从不同维度划分可以有很多种名称，但是需要明确一个问题就是，索引的本质是一种数据结构，其他索引的划分则是针对实际应用而言。具体分类如下图所示：
目的是让大家对于索引有个初步且清晰的认识，解决What的问题。后续将会针对Why以及How，进行深入探讨，当然，首先应当能区分本章文章中讲述的概念性问题。
数据结构可视化工具： https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
七、Q&A
1. 为什么MySQL索引使用B+Tree实现，而不是搜索二叉树，红黑树或者跳表？
这是一个综合性问题，远不止看起来那么简单，小伙伴们可以把答案写在留言区我们一起探讨，同样笔者将会在下一篇文章中重点介绍为什么，以及如何正确使用索引。
