1.例子
用户表，表结构如下：
t_user {
uid primary key,
login_name unique,
passwd,
login_time,
age,
...
};
2. 聚集索引（clustered index）
聚集索引决定数据在磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引，一般用primary key来约束。
举例：t_user表里面的uid上的索引是聚集索引。
3. 非聚集索引（non-clustered index）
它并不决定数据在磁盘上的物理排序，索引上只包含被建立索引的数据，以及一个行定位符row-locator，这个行定位符，可以理解为一个聚集索引物理排序的指针，通过这个指针，可以找到行数据。
举例：select uid from t_user where age > 18 and age < 26;age上建立的索引，就是非聚集索引。
4. 联合索引
多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索
举例：select uid,login_time from t_user where login_time=? and passwd=?;可以建立（login_name, passwd）的联合索引。
联合索引能够满足最左侧查询需求，例如（a,b,c）三列的联合索引，能够加速a|(a,b)|(a,b,c)三组查询需求。
这也就是为何不建立（passwd,login_time）这样联合索引的原因，业务上几乎没有passwd的单条件查询需求，而有很多login_name的单条件查询需求。
select uid, login_time from t_user where passwd=? and login_name=?
能否命中（login_time，passwd）这个联合索引。
可以，最左侧查询需求，并不是指SQL语句的写法必须满足索引的顺序。
5. 索引覆盖
被查询的列，数据能从索引中取得，而不是通过行定位符row-locator再到row上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速查询速度。
select uid, login_time from t_user where login_time=? and passwd=?
可以建立（login_name,passwd,login_time）的联合索引，由于login_time已经建立在索引中了，被查询的uid和login_time就不用去row上获取数据了，从而加速查询。