聚集索引（InnoDB，使用B+Tree作为索引结构）
在一个结构中保存了b-tree索引和数据行；按照主键的顺序存储在叶子页上；
主键索引：叶节点存储key-value为（主键数据：所有剩余列数据）
二级索引（非聚簇索引）：叶节点存储key-value为（索引列数据：主键数据）
非叶节点只存储 索引列
优点：
可以把相关数据保存在一起，如根据用户id聚集电子邮箱信息，只需要读取少数的数据页就能获取某个id用户的全部邮件；
数据访问更快，将索引和数据保存在同一个b-tree中；
使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点中的主键值；
缺点：
插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是加载数据到innodb表中速度最快的方式；
插入新行可能面临页分裂的问题，页分裂导致表占用更多磁盘空间；
通过二级索引需要两次查找，存储引擎找到二级索引的叶子节点获得对应的主键值，根据这个值去聚簇索引中找到对应的行
主键：
如果表没有什么数据需要被聚集（如上述邮件用户id），那么可以定义一个代理键作为主键，使用auto_increment自增列；
非聚集索引（MyISAM使用B+Tree作为索引结构）
按照数据插入顺序存储在磁盘上，访问数据需要一次系统调用；
主键索引/二级索引：叶节点存储（索引列数据：数据在磁盘上的行号）
对比：
InnoDB提供事务支持事务，外键等功能；MyISAM不支持。
InnoDB支持行级锁；MyISAM只支持表级锁
InnoDB要求必须有主键；MyISAM允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。
覆盖索引
一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值
覆盖索引要存储索引列的值，只能用b-tree索引做覆盖索引（不能用哈希索引，全文索引等）
优点
1. MyISAM存储引擎在内存中只存储索引，覆盖索引不需要进行系统调用；
2. innodb存储引擎的聚簇索引机制，二级主键如果能覆盖查询，可以避免对主键索引的二次查询；
全文索引
希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，而不是通过常规的数值比较，范围过滤操作；
MyISAM的全文索引是一类特殊的B-Tree索引，共有两层，第一层是所有关键字，对于每一个关键字的第二层，包含的是一组相关的“文档指针”；
对于文档对象中的所有词语的过滤条件：
1. 停用词列表中的词语都不会被索引
2. 长度大于指定范围和小于指定范围的词语不会被索引
另外，全文索引不会存储关键字具体匹配在哪一列。
1. 自然语言全文索引
根据where子句中的MATCH AGAINST区分是否使用全文索引
Eg.在表file_text的字段title，description上建立fulltext全文索引
Select film_id,title,right(description,25)
Match(title,description) against(‘factory casualties’) as relevance
From file_text where Match(title,description) against(‘factory casualties’);
结果：
Film_id title right(description,25) relevance
831 spirited casualties a car is a baloon factory 8.4692449702
126 casualties encino face a boy in a monastery 5.2615661621
... ...
函数match()将返回关键词的匹配相关度，是一个浮点数。
2. 布尔全文索引
用户可以自定义被搜索词语的相关性；用户可以通过一些前置修饰符定制搜索：
example meaning
Dinosaur 包含dinosaur的行rank值更高
-dinosaur 包含dinosaur的行rank值更低
+dinosaur 行记录必须包含dinosaur
-dinosaur 行记录不能包含dinosaur
Dino* 包含以dino开头的单词的行rank值更高
Eg. Select film_id,title,right(description,25)
From file_text where Match(title,description) against(‘+factory +casualties’ in boolean mood);
结果：
Film_id title right(description,25)
831 spirited casualties a car is a baloon factory
搜索的关键词是不常见的词语时，比LIKE操作要快得多，因为是直接从索引中过滤记录。
全文索引的限制：
1. mysql的全文索引只有一种判断相关性的方法：词频。没有其他相关性排序算法，如存储的位置。
2. 只有全文索引全部在内存中时，性能才能非常好
3. 其他的where条件，只能在mysql完成全文搜索返回记录后才能进行
4. 全文索引不能存储列的实际值，不能用作覆盖扫描
5. 除了相关性排序，不能用作其他排序
配置和优化
1. 停用词表
2. 允许最小词长
在搜索的精度和搜索的效率之间找到合适的平衡点。
索引和锁
索引可以让查询锁定更少的行，innodb只有在访问行时才会对其加锁，而索引可以减少innodb访问的行数，从而减少锁的数量；
但是，只有当innodb在存储引擎层能够过滤掉不需要的行时才有效，如果无法过滤，那么在innodb检索到数据并返回给服务器层，mysql才能应用where语句进行过滤，而innodb已经锁住了这些行，直到服务器层过滤完成后释放锁；
如：select actor_id from sakila.actor where actor_id < 5 (范围)and actor_id <> 1 (过滤) for update;
执行explain命令，显示type为range，表示mysql为该查询选择的执行计划是索引范围查询，即在存储引擎层只执行了actor_id < 5的条件，查询结果：2,3,4；而被锁定的数据行：1,2,3,4；
即使使用索引，也可能锁住一些不需要的行，但是不使用索引查找的话mysql会全表扫描并锁住所有的行。