mysql索引分类
我们可以按照四个角度来分类索引。
- 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
- 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
- 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
- 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。
1 按照数据结构分类
从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。
每一种存储引擎支持的索引类型不一定相同，我在表中总结了 MySQL 常见的存储引擎 InnoDB、MyISAM 和 Memory 分别支持的索引类型。
InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的 MySQL 存储引擎，B+Tree 索引类型也是 MySQL 存储引擎采用最多的索引类型。
在创建表时，InnoDB 存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为聚簇索引：
- 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键（key）
- 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键（key）
- 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）
其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引。创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。
补充
2 按物理存储分类
从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
这两个区别在前面也提到了：
- 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；
- 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。
所以，在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表。
3 按字段特性分类
从字段特性的角度来看，索引分为主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
3.1 主键索引
主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。
在创建表时，创建主键索引的方式如下：
CREATE TABLE table_name (
....
PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);
3.2 唯一索引
唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。
在创建表时，创建唯一索引的方式如下：
CREATE TABLE table_name (
....
UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...)
);
建表后，如果要创建唯一索引，可以使用这面这条命令：
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);
3.3 普通索引
普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。
在创建表时，创建普通索引的方式如下：
CREATE TABLE table_name (
....
INDEX(index_column_1,index_column_2,...)
);
建表后，如果要创建普通索引，可以使用这面这条命令：
CREATE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);
3.4 前缀索引
前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。
使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。
在创建表时，创建前缀索引的方式如下：
CREATE TABLE table_name(
column_list,
INDEX(column_name(length))
);
建表后，如果要创建前缀索引，可以使用这面这条命令：
CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name(length));
4 按字段个数分类
从字段个数的角度来看，索引分为单列索引、联合索引（复合索引）。
- 建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引；
- 建立在多列上的索引称为联合索引；
4.1 联合索引
通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。
比如，将商品表中的 product_no 和 name 字段组合成联合索引(product_no, name)，创建联合索引的方式如下：
CREATE INDEX index_product_no_name ON product(product_no, name);
联合索引(product_no, name) 的 B+Tree 示意图如下：
可以看到，联合索引的非叶子节点用两个字段的值作为 B+Tree 的 key 值。当在联合索引查询数据时，先按 product_no 字段比较，在 product_no 相同的情况下再按 name 字段比较。
也就是说，联合索引查询的 B+Tree 是先按 product_no 进行排序，然后再 product_no 相同的情况再按 name 字段排序。
因此，使用联合索引时，存在最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。在使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循「最左匹配原则」，联合索引会失效，这样就无法利用到索引快速查询的特性了。
比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：
- where a=1；
- where a=1 and b=2 and c=3；
- where a=1 and b=2；
需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。
但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:
- where b=2；
- where c=3；
- where b=2 and c=3；
上面这些查询条件之所以会失效，是因为(a, b, c) 联合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情况再按 b 排序，在 b 相同的情况再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局无序，局部相对有序的，这样在没有遵循最左匹配原则的情况下，是无法利用到索引的。
补充
https://www.xiaolincoding.com/mysql/index/index_interview.html#按字段个数分类