本节课主要关注InnoDB，但是这里讨论的原理对于任何支持聚簇索引的存储引擎都是适用的。
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叶子节点包含了全部数据，其他节点只包含索引列。InnoDB将通过主键聚集数据，也就是说上图中的“被索引的列”就是主键列。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为 辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
所以建议使用int的auto_increment作为主键
主键的值是顺序的，所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大值时，下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满。
聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。如果主键不是自增id，那么可以想 象，它会干些什么，不断地调整数据的物理地址、分页，当然也有其他一些措施来减少这些操作，但却无法彻底避免。但，如果是自增的，那就简单了，它只需要一 页一页地写，索引结构相对紧凑，磁盘碎片少，效率也高。
因为MyISAM的主索引并非聚簇索引，那么他的数据的物理地址必然是凌乱的，拿到这些物理地址，按照合适的算法进行I/O读取，于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇索引则只需一次I/O。（强烈的对比）
不过，如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话，还是MyISAM占优势些，因为索引所占空间小，这些操作是需要在内存中完成的。
MyISM使用的是非聚簇索引， 非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同 ，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于 索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树 。
所以说，聚簇索引性能最好而且具有唯一性，所以非常珍贵，必须慎重设置。 一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择，某个字段作为聚簇索引，或组合聚簇索引 ，这个要看实际情况。
聚簇索引和非聚簇索引的数据分布有区别，主键索引和二级索引的数据分布也有区别，通常会让人感到困扰和以外，下面通过一个列子来讲解InnoDB和MyISAM是如何存储数据的：
该表的主键取值1~10000，按照随机顺序插入并使用optimize table命令做了优化。换句话说，数据在磁盘上的存储方式已是最优，但行的顺序是随机的。列col2的值是从1~100之间随机赋值，所以有很多重复的值。
MyISAM的数据分布很简单，所以先介绍它。MyISAM按照数据插入的顺序存储在磁盘上，如下图所示：
在行的旁边显示行号，从0开始递增。因为行是定长的，所以MyISAM可以从表的开头跳过所需的字节找到需要的行。
col2上的索引
事实上，MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。主键索引就是一个名为PRIMARY的唯一非空索引。
InnoDB支持聚簇索引，所以使用不同的方式存储同样的数据。
第一眼看上去，感觉和前面的没什么区别，但是该图显示了整个表，而不是只有索引。因为在InnoDB中，聚簇索引就是表，所以不像MyISAM那样需要独立的行存储，这也是为什么MyISAM索引和数据结构是分开的。
聚簇索引的每一个叶子节点都包含了主键值。事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列。如果主键是一个列前缀索引，InnoDB也会包含完整的主键列和剩下的其他列。
还有一点和MyISAM不同的是，InnoDB的二级索引和聚簇索引很不相同。InnoDB的二级索引的叶子节点中存储的不是“行指针”，而是主键值，并以此作为指向行的“指针”。这样的策略减少了当出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。使用主键值当作指针会让二级索引占用更多的空间，换来的好处是，InnoDB在移动时无需更新二级索引中的这个“指针”。
我们在来看一下 col2索引 。
每一个叶子节点包含了索引列（这里是col2），紧接着是主键值（col1），上图我们省略了非叶子节点这样的细节。InnoDB非叶子节点包含了索引列和一个指向下一级节点的指针。
最后，以一张图表示InnoDB和MyISAM保存数据和索引的区别。
前面讲过，最好使用AUTO_INCREMENT自增列来聚集数据，避免随机的、不连续的、值分布范围大的列做聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。例如，从性能角度考虑，使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕：他使得聚簇索引的插入变得完全随机，这是最坏的情况，使得数据没有任何聚集特性。
为了演示这一点，我们做两个基准测试：
1、使用证书ID插入userinfo表，和uuid作为主键的userinfo_uuid表
userinfo_uuid表跟userinfo表除了主键给为UUID，其他字段都一样
测试这两个表的设计，首先在一个有足够内存容纳索引的服务器上向这两个表各插入100万条记录。然后向两个表继续插入300万数据，使索引的大小超过服务器的内存容量。测试结果如下：
向UUID主键插入行不仅花费的时间更长，而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长，另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。
为了明白为什么会这样，来看看往第一个表中插入数据时，索引发生了什么变化。
自整型主键插入
因为主键是顺序的，所以InnoDB把每一条记录都存在上一条记录的后面。当达到页的最大容量后，下一条记录就会写入到新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满，这也正是所期望的结果。
UUID插入
因为新行的主键值不一定比之前插入的大，所以InnoDB无法简单的总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新的行寻找合适的位置，通常是已有数据的中间位置，并且分配空间。这会正价很多的额外工作，并导致数据分布不够优化。
缺点：
把这些随机值载入到聚簇索引后，也许需要做一次OPTIMIZE TABLE来重建表并优化页的填充。
结论 ：使用InnoDB时应尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地单调增加聚簇键的值来插入新行。
了解mysql的索引类型的时候，我觉得按照以下4中方式划分逻辑是比较清晰的。
1.存储结构 2.物理存储 3.作用字段 4.功能
按照数据存储的结构可以分B树索引和hash索引。
又称为 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B-树索引来存储的。B-树索引是一个典型的数据结构。
基于这种树形数据结构，表中的每一行都会在索引上有一个对应值。因此，在表中进行数据查询时，可以根据索引值一步一步定位到数据所在的行。
查询必须从索引的最左边的列开始。
查询不能跳过某一索引列，必须按照从左到右的顺序进行匹配。
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。
也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 MEMORY 存储引擎和 HEAP 存储引擎支持这类索引。
其中，MEMORY 存储引擎可以支持 B-树索引和 HASH 索引，且将 HASH 当成默认索引。
HASH 索引不是基于树形的数据结构查找数据，而是根据索引列对应的哈希值的方法获取表的记录行。
不能使用 HASH 索引排序。
HASH 索引只支持等值比较，如“=”“IN()”或“=”。
HASH 索引不支持键的部分匹配，因为在计算 HASH 值的时候是通过整个索引值来计算的。
聚集索引是按照所以把数据排好序了，所以一个表只能存在一个聚集索引，其它的都是非聚集索引。
因这个特性，聚集索引是查询数据范围的时候有很大的性能优势。
但是也需要注意的是如果频繁更新的列不适合设置为聚集索引，
原因很简单，每次更新都需要从新排序，频繁的更新给的压力也大。
如果不指定的话，默认主键为聚集索引。
一个表里除了一个聚集索引外其他的都是非聚集索引，虽然不能把数据按照索引排序，但是索引数据是可以排序的。
所以非聚集索引查询范围的时候是先找索引列的范围，再通过这个索引查询行的值。
单列索引即一个索引只包含单个列。
组合索引指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合
Primary Key（聚集索引）：InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引，否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。
Key（普通索引）：是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值
Unique（唯一索引）：索引列的值必须唯一，但允许有空值。若是组合索引，则列值的组合必须唯一。
主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
既不是主键索引也不是唯一索引的一般索引。
FULLTEXT（全文索引）：全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。
全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。
空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY。
下面是 mysql官网给出的几个存储引擎和索引之间的关系 。
欢迎大家的意见和交流
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索引用于快速找到特定一些值的记录。如果没有索引，MySQL就必须从第一行记录开始读取整个表来检索记录。表越大，资源消耗越大。如果在字段上有索引的话，MySQL就能很快决定该从数据文件的哪个位置开始搜索记录，而无须查找所有的数据。如果表中有1000条记录的话，那么这至少比顺序地读取数据快100倍。注意，如果需要存取几乎全部1000条记录的话，那么顺序读取就更快了，因为这样会使磁盘搜索最少。
大部分MySQL索引(PRIMARY KEY, UNIQUE,INDEX 和 FULLTEXT)都是以B树方式存储。只有空间类型的字段使用R树存储，MEMORY (HEAP)表支持哈希索引。
字符串默认都是自动压缩前缀和后缀中的空格。
通常，如下所述几种情况下可以使用索引。哈希索引(用于 MEMORY 表)的独特之处在后面会讨论到。
想要尽快找到匹配 WHERE 子句的记录。
根据条件排除记录。如果有多个索引可共选择的话，MySQL通常选择能找到最少记录的那个索引。
做表连接查询时从其他表中检索记录。
想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN() 或 MAX() 值。优化程序会在检查索引的
key_col 字段前就先检查其他索引部分是否使用了 WHERE key_part_# = constant 子句。这样的话，
MySQL会为 MIN() 或 MAX() 表达式分别单独做一次索引查找，并且将它替换成常数。当所有的表达式都被替换成常数后，查询就立刻返回。如下：
SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=10;
对表作排序或分组，当在一个可用的最左前缀索引上做分组或排序时(如 ORDER
BY key_part1, key_part2)。如果所有的索引部分都按照 DESC 排序，索引就按倒序排序。
有些时候，查询可以优化使得无需计算数据就能直接取得结果。当查询使用表中的一个数字型字段，且这个字段是索引的最左部分，则可能从索引树中能很快就取得结果：
SELECTkey_part3FROMtbl_nameWHEREkey_part1=1
假设有如下 SELECT 语句：
如果在 col1 和 col2 上有一个多字段索引的话，就能直接取得对应的记录了。
mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：
一、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
1、创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
2、修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
-- 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
二、唯一索引。它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
三、主键索引。它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
四、组合索引。为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：
代码如下:
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]
建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：
[code]
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。
那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。
1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建
索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。
2、使用联合索引尽量覆盖多的条件
这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。
3、小基数字段不需要索引
这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）
所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引
4、长字符串可以使用前缀索引
我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。
当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。
5、对排序字段设计索引的优先级低
如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。
6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。
不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。
PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。
