一 、索引类型别
根据叶子节点的内容分类的索引类型
InnoDB 使用B+ tree 索引模型，根据叶子节点是否存储数（根据叶子节点的内容）分为主键索引和非主键索引；非主键索引包括：普通索引、唯一索引、组合索引主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询，也称为回表查询。使用主键索引查询会一次性查询出数据。
1.普通索引
MySQL中最基本的索引类型，没有限制，允许重复，允许NULL
CREATE INDEX index_code ON tb_student(code);
2.唯一索引
唯一索引跟普通索引类似，唯一索引列的值必须唯一，允许有空值。
如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
创建唯一索引通常使用 UNIQUE 关键字，例如电话号码必须唯一，创建唯一索引
CREATE INDEX index_phone_number ON tb_student(phone_number);3.主键索引
主键索引其实也是唯一索引的一种，但是不允许值重复或者值为NULL。必须使用PRIMARY KEY，在创建表结构的时候创建，不能单独用CREATE 的方式创建，主键一般都是自增ID
4.全文索引
全文索引主要用来查找文本中的关键字，只能在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 类型的列上创建。在 MySQL 中只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引。
全文索引允许在索引列中插入重复值和NULL。
不过对于大容量的数据表，生成全文索引非常消耗时间和硬盘空间。
创建全文索引使用 FULLTEXT 关键字。
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON tb_student(name);
根据索引和数据存储方式分类存储方式
都属于B + tree的所有结构，那么他们的区别是什么呢？最大的区别就是存储方式的不同
聚簇索引
聚簇索引：将数据和索引放在一起存储，并且是按照顺序，数据的物理存放顺序和索引顺序是一直的，找到索引，就能找到数据
非聚簇索引
非聚簇索引：叶子节点不存数据，存储的是数据对应的地址，也就是说先要查询到地址，然后在去磁盘中找到对应的数据，因为数据和索引是分开的，举个例子，我们要找一本书中的某一个知识点，那么就需要先去目录中查询对应的章节页码，然后通过页码找到对应的那一页，这个目录就相当于索引，而那一页就是对应的数据
优点
聚簇索引查询可以直接获取数据，相比于非聚簇索引需要二次查询效率更高
聚簇索引的范围查询效率更高，因为是有序排列的
缺点
维护成本较高，特别是插入数据，会导致分页（page split），当数据插入一个已满的页中时，存储引擎就会把这一页分页，这样就导致占用更多磁盘空间
更新数据代价高，需要把更新后的行移动到新的位置
二 索引的规则
最左匹配原则
例如给日志表创建了3个联合索引，分别是
operate_type操作类型，
operate_user操作人，
operate_status操作状态
CREATE INDEX index_type_user_status ON eom_log(operate_type,operate_user,operate_status);下面我们就来例如explain来看看是否命中索引
explain select * from eom_log where operate_type < 10
先来查一个字段，operate_type，结果如下，命中索引
再加一个字段，执行的结果也是命中索引
explain select * from eom_log where operate_type < 10 and operate_user < 10
那么如果我们查最右边的那个字段，会发生什么呢？很遗憾，没有走索引，
同意的道理，只查询中间字段，也是不走索引的
explain select * from eom_log where operate_user < 10
所以在多个字段组成的联合索引中，where条件中必须要从最左边的第一个字段开始匹配，如果没有就无法命中索引
那么问题又来了，如果只用第一个和第三个 字段当条件能命中索引吗？我们来试试
explain select * from eom_log where operate_type < 10 and operate_status < 10
结果显示命中索引，所以只要where条件中包含最左边的字段，那么一定是命中
那么问题又来了，如果把这3个字段的顺序颠倒一下，能命中索引吗？
explain select * from eom_log where operate_user < 10 and operate_status < 10 and operate_type < 10
结果显示命中索引，这里可能会有小伙伴问，不是最左匹配吗，其实这是mysql的优化器的功劳，优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，他会排列where的查询顺序，使他能够命中索引，最后才生成真正的执行计划。所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。
覆盖索引
覆盖索引就是SQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据。说白了，就是你的查询走到了索引，并且需要返回的数据刚好是索引的组成字段，不需要回表就能得到想要的结果；
简单粗暴理解：如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引,如根据主键查询走主键索引，或者如下情况
看看例子，有个学生表student，里面有个联合索引学号和电话号码index_code_phone
SELECT code,phone from tb_user where code = 'a' and phone = 'b'
那么这个要查询的code 和phone 正好索引，那么查询的时候就直接能够返回数据，不需要走二次查询，这就是覆盖索引
覆盖索引的优点
-
减少了磁盘I/O，提高了查询速度
-
减少了内存占用，节省了资源
-
减少了锁的竞争，提高了并发能力,它可以避免回表查询原始数据，从而减少了对数据行的访问和锁定。如果使用索引覆盖，那么只需要对索引记录加锁，而不需要对数据记录加锁。这样就可以减少锁的范围和冲突，提高并发能力
覆盖索引的缺点
- 增加了索引的大小，占用了更多的磁盘空间
- 增加了数据更新的开销，因为每次更新数据都需要更新索引
因此，在创建覆盖索引时，我们需要权衡利弊，选择合适的字段和顺序，避免创建过多或过大的索引。
索引下推
索引下推(Index Condition Pushdown，简称ICP)，是MySQL5.6版本的新特性，它能减少回表查询次数，提高查询效率。索引下推是指在使用联合索引时，将过滤条件下推到索引层，从而减少回表的次数。索引下推的下推其实就是指将部分上层（服务层）负责的事情，交给了下层（引擎层）去处理。索引下推的目的是为了减少回表次数，也就是要减少IO操作。对于的聚簇索引来说，数据和索引是在一起的，不存在回表这一说。
索引下推原理
我们来具体看一下，在没有使用ICP的情况下，MySQL的查询：
存储引擎读取索引记录；
根据索引中的主键值，定位并读取完整的行记录；
存储引擎把记录交给Server层去检测该记录是否满足WHERE条件。
使用ICP的情况下，查询过程：
存储引擎读取索引记录（不是完整的行记录）；
判断条件部分能否用索引中的列来做检查，条件不满足，则处理下一行索引记录；
条件满足，使用索引中的主键去定位并读取完整的行记录（就是所谓的回表）；
存储引擎把记录交给层，层检测该记录是否满足条件的其余部分。
例如，假设我们有一个订单表，包含了订单的id，用户id，商品id，价格等字段，我们想要查询所有用户id为1且价格大于1000的订单的商品id和价格，那么我们可以创建一个包含了用户id，价格和商品id的联合索引，这样在扫描索引时就可以先过滤掉不满足用户id为1或价格大于1000的记录，而不需要回表查询订单表。
与联合索引不同的是，联合索引只能在查询条件中包含索引的前缀部分时才能生效，而索引下推可以在查询条件中包含任意部分的索引时生效。 例如，如果一个联合索引是（a,b,c），那么只有当查询条件中包含a或者a和b时才能使用该索引，而如果查询条件中只包含b或者c时则不能使用该索引。 但是如果使用了索引下推，那么即使查询条件中只包含b或者c，也可以将这些条件下推到索引层面上进行过滤，从而减少回表的次数和范
索引下推的具体实践
理论比较抽象，我们来上一个实践。使用一张用户表tuser，表里创建联合索引（name, age）
如果现在有一个需求：检索出表中名字第一个字是张，而且年龄是10岁的所有用户。那么，SQL语句是这么写的：
select * from tuser where name like '张%' and age=10;
假如你了解索引最左匹配原则，那么就知道这个语句在搜索索引树的时候，只能用 张，找到的第一个满足条件的记录id为1
那接下来的步骤是什么呢?
没有使用ICP
在MySQL 5.6之前，存储引擎根据通过联合索引找到name likelike ‘张%’ 的主键id（1、4），逐一进行回表扫描，去聚簇索引找到完整的行记录，server层再对数据根据age=10进行筛选。
我们看一下示意图：
可以看到需要回表两次，把我们联合索引的另一个字段age浪费了。
使用ICP
而MySQL 5.6 以后， 存储引擎根据（name，age）联合索引，找到，由于联合索引中包含列，所以存储引擎直接再联合索引里按照age=10过滤。按照过滤后的数据再一一进行回表扫描。
我们看一下示意图：
可以看到只回表了一次。
除此之外我们还可以看一下执行计划，看到Extra一列里 Using index condition，这就是用到了索引下推。
索引下推使用条件
只能用于range、 ref、 eq_ref、ref_or_null访问方法；
只能用于InnoDB和 MyISAM存储引擎及其分区表；
对存储引擎来说，索引下推只适用于二级索引（也叫辅助索引）;
索引下推的目的是为了减少回表次数，也就是要减少IO操作。对于的聚簇索引来说，数据和索引是在一起的，不存在回表这一说。
引用了子查询的条件不能下推；
引用了存储函数的条件不能下推，因为存储引擎无法调用存储函数。
索引下推优缺点
索引下推的优点
- 减少了回表的次数和范围，提高了查询速度
- 减少了数据传输量和网络开销
索引下推的缺点 - 增加了索引扫描的复杂度和开销
- 可能会导致误判或漏判，因为索引层无法处理一些复杂或模糊的过滤条件
因此，在使用索引下推时，我们需要注意一些限制和条件，比如：
- 索引下推只适用于联合索引
- 索引下推只适用于部分数据类型和操作符
- 索引下推可能会受到优化器的影响
相关系统参数
索引条件下推默认是开启的，可以使用系统参数optimizer_switch来控制器是否开启。
查看默认状态：
mysql> select @@optimizer_switch\G;
*************************** 1\. row
: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on
1 row in set (0.00 sec)
切换状态：
set ="index_condition_pushdown=off";
set ="index_condition_pushdown=on";
