参考链接
【1】https://xiaolincoding.com/mysql/index/index_interview.html#%E6%8C%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%88%86%E7%B1%BB
【2】https://www.toutiao.com/article/7095749260137726476/?wid=1709192807222
【3】https://zhuanlan.zhihu.com/p/401198674
【4】https://docs.pingcode.com/ask/39637.html
【5】https://blog.csdn.net/luxiaoruo/article/details/106637231

按照四个角度来分类索引。

1. 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
2. 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
3. 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
4. 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

要知道什么是回表、索引覆盖、索引下推，首先大概理解B+树

B+树

主键索引：叶子节点中存储了全部元素的索引
二级索引：叶子节点中只存储了当前索引字段和主键ID

主键索引的 B+Tree

之前在讲MVCC时提到过，再次加深印象
InnoDB主键索引【聚簇索引】的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：
（1）如果表定义了主键，则PK就是聚集索引；
（2）如果表没有定义主键，则第一个非空唯一索引（not NULL unique）列是聚集索引；
（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；

如图所示（图中叶子节点之间实际上是双向链表）：
补充：【B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。】

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主键索引的 B+Tree 和二级索引的 B+Tree 区别如下：

1. 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
2. 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

二级索引的 B+Tree
（图中叶子节点之间实际上是双向链表）

大概理解的B+树的主键索引和二级索引，就比较好理解回表、索引覆盖和索引下推了

回表

在MySQL中，回表（Index Lookups）是指在 使用二级索引（Secondary Index）进行查询时，（没有得到想要的全部结果），就需要根据该索引的键值去主键索引（Primary Index）中查找对应的数据行的过程。

写一个会回表查询的SQL：
select id, name, age from index_opt_test where name=‘cc’ ;
解析：

​SQL需要查询的列包括 id、name、age、使用name='cc’二级索引，但是这时候只能得到 id 和 name的值，但是age不能通过这次索引获取到。这时候只能通过 id 主键索引 获取到整行数据之后再从结果中捞出来age列的数据，这个额外的通过主键索引查找数据的过程就是回表。

回表操作可能导致额外的IO开销，影响查询性能，特别是当查询的列不包含在二级索引中。为了优化查询性能，可以使用覆盖索引（Covering Index）和索引下推（Index Condition Pushdown）技术来避免回表操作，提高查询效率。

索引覆盖。

当所有的列都能在二级索引树中查询到，就不需要再回表，这种情况就是索引覆盖。简单点来讲就是：所有不需要回表的查询操作都叫索引覆盖。

select id,name from user where name=‘shenjian’;
因为通过name='shenjian’就可以查询到id,name字段，无需回表，所以是索引覆盖。

实现索引覆盖：

1. select id,name from user where name=‘shenjian’;

create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name) 单列索引
)engine=innodb;

2. 建立 联合索引
   select id,name，sex from user where name=‘shenjian’;

create table user1 (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name, sex) 联合索引，
)engine=innodb;

单列索升级为联合索引(name, sex)后，索引叶子节点存储了主键id，name，sex，都能够命中索引覆盖，无需回表。

下面这个查询SQL该怎么建联合索引？
select a from table where b = 1 and c = 2;
刚才在讲联合索引的时候已经说了这个知识点了，where条件有b和c的等值查询，联合索引就建成(b,c)，由于select后面有a，我们就建立 (b,c,a) 的联合索引，并且可以用到覆盖索引，查询速度更快。

索引下推（ICP优化）

在需要进行 联合索引 的时候，使用ICP可以对联合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，减少存储引擎访问基础表的次数和Server访问存储引擎的次数，（减少回表次数）。

ICP 适用的一个隐含前提是二级索引必须是联合索引、且在使用索引进行扫描时只能采用最左前缀匹配原则。组合索引后面的列出现在 where 条件里，因此可以先过滤索引元组、从而减少回表读的数量。

例子：
SQL语句：（联合索引）
select id, name, sex，age from user where name=‘cc’ and sex=‘male’ and age>20;

没有开启索引下推的过程如下：

1. 数据库接收到查询请求后，解析查询语句，确定需要访问的数据表为"user"表。 Server层把name推到引擎层
2. 存储引擎会扫描整个"user"表，根据“最左前缀原则”，引擎层根据二级索引name找到主键， 存储引擎将满足条件的数据行返回给Server层。（回表）
3. Server层再根据sex、age筛选出最终的数据。
4. 最后返回给客户端

开启了索引下推后的过程如下：

1. 数据库接收到查询请求后，解析查询语句，并确定需要访问的数据表。Server层会将name=‘cc’、sex=‘male’ 和 age=20 下推到存储引擎
2. 存储引擎根据下推的条件，利用姓名、性别和年龄字段的索引，直接定位到符合条件的数据行。
3. 符合条件的数据行将被返回给Server层。（回表）
4. Server层收到数据后，将数据返回给客户端。