从数据结构角度
1、B+树索引
2、hash索引
3、FULLTEXT索引（InnoDB引擎5.7以后支持）
4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）
问题：这些索引的区别跟用途在哪？B+树相比hash的优点在哪？


从物理存储角度
1、聚簇索引（clustered index）
2、非聚簇索引（non-clustered index）
问题：实现方式有什么差异？


从逻辑角度
1、主键索引
2、单列索引
3、多列索引
4、唯一索引

问题：多列索引有什么命中规则？这几种索引对加锁有什么影响？

从物理存储角度索引分为聚簇索引和非聚簇索引。

以一本英文课本为例，要找第8课，直接翻书，若先翻到第5课，则往后翻，再翻到第10课，则又往前翻。这本书本身就是一个索引，即“聚簇索引”。
如果要找"fire”这个单词，会翻到书后面的附录，这个附录是按字母排序的，找到F字母那一块，再找到"fire”，对应的会是它在第几课。这个附录，为“非聚簇索引”。
由此可见，聚簇索引，索引的顺序就是数据存放的顺序，所以，很容易理解，一张数据表只能有一个聚簇索引。
聚簇索引要比非聚簇索引查询效率高很多，特别是范围查询的时候。所以，至于聚簇索引到底应该为主键，还是其他字段，这个可以再讨论。
1、MYSQL的索引
mysql中，不同的存储引擎对索引的实现方式不同，大致说下MyISAM和InnoDB两种存储引擎。
MyISAM的B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别，只是主索引中的key一定得是唯一的。这里的索引都是非聚簇索引。
MyISAM还采用压缩机制存储索引，比如，第一个索引为“her”，第二个索引为“here”，那么第二个索引会被存储为“3,e”，这样的缺点是同一个节点中的索引只能采用顺序查找。



InnoDB的数据文件本身就是索引文件，B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身，key为主键，这是聚簇索引。非聚簇索引，叶子节点上的data是主键(所以聚簇索引的key，不能过长)。为什么存放的主键，而不是记录所在地址呢，理由相当简单，因为记录所在地址并不能保证一定不会变，但主键可以保证。
至于为什么主键通常建议使用自增id呢？
2、聚簇索引
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。
聚簇索引不但在检索上可以大大滴提高效率，在数据读取上也一样。比如：需要查询f~t的所有单词。
一个使用MyISAM的主索引，一个使用InnoDB的聚簇索引。两种索引的B+Tree检索时间一样，但读取时却有了差异。
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。
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。
鉴于聚簇索引的范围查询效率，很多人认为使用主键作为聚簇索引太多浪费，毕竟几乎不会使用主键进行范围查询。但若再考虑到聚簇索引的存储，就不好定论了。

 

下表给出了何时使用聚簇索引与非聚簇索引:

动作	使用聚簇索引	使用非聚簇索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

根据调优实践，要注意聚簇索引的选择。首先我们要找到我们最多用到的SQL查询，像本例就是那句类似的组合条件查询的情况，这种情况最好使用组合聚簇索引，而且最多用到的字段要放在组合聚簇索引的前面，否则的话就索引就不会有好的效果。


Index seek 为什么比 Index scan好？
索引扫描也就是遍历B树，而seek是B树查找直接定位。
Index scan多半是出现在索引列在表达式中。数据库引擎无法直接确定你要的列的值，所以只能扫描整个整个索引进行计算。index seek就要好很多.数据库引擎只需要扫描几个分支节点就可以定位到你要的记录。回过来,如果聚集索引的叶子节点就是记录，那么Clustered Index Scan就基本等同于full table scan。


一些优化原则
1、缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： 
a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考 
虑建立群集索引； 
b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； 
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。 


2、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。 


3、多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。


4、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 


5、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。


                    
建立聚簇索引的思想


1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。
2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或orderby的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
 
聚簇索引的侯选列


1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。
2、按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
 
 
 
非聚簇索引


非聚簇索引，叶级页指向表中的记录，记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。非聚簇索引则更像书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。
 
 
每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外，虽然非聚簇索引可以提高从表中取数据的速度，它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量
 
 
非聚簇索引的使用


SQLServer缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况:
1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。

3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。

总结索引使用场景：

1:不要索引数据量不大的表，对于小表来讲，表扫描的成本并不高。
2:不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。
3:合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的覆盖索引。
4:对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。
5:避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。