关于InnoDB 存储引擎的有聚集索引和非聚集索引，覆盖索引，回表，索引下推等概念，这些知识点比较多，也比较零碎，但是概念都是基于索引建立的，本文从索引查找数据讲述上述概念。

聚集索引和非聚集索引

在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎，B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引，非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引，每张表都有唯一的聚集索引：

在创建表添加的索引都是非聚集索引，非聚集索引就是一个为了找到聚集索引的二级索引，通过二级索引索引找到主键，再查找数据。创建一个表 T,表中有个一个主键id。表中有字段 k,并创建在 k 字段上创建索引。

mysql> create table T(
id int primary key, 
k int not null, 
name varchar(16),
index (k)
)engine=InnoDB;

在表中插入数据分别为(100,1)、（200,2）、（300,3）、（500,5）、（600,6），分别用R1~R5表示。当创建表和插入数据后会生成两棵树：

其中左边的是聚集索引，右边的是非聚集索引。非聚集索引叶子节点存储的是主键的值，聚集索引存储的是整行的数据。执行 select * from T where k between 3 and 5,有以下的执行流程：

在这个过程中，从二级索引回答主键索引树查找的过程，称为回表。上面流程回表了两次，分别是步骤2和步骤4。

覆盖索引

如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5,这个时候只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，这个时候就不需要回表，也就是说在这个查询中，索引 k “覆盖了”查询，这个称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，提高查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的索引优化手段。

使用覆盖索引最常见的方法是创建联合索引，将需要查询的字段都放在联合索引上。

最左前缀原则，指的是在一个复合索引中（a,b,c），b+ 树会按照从左往右的顺序建立搜索树，b+ 树会优先比较 a，如果 a 相同在依次比较 b 和 c，最后得到检索数据，但是像查询（b，c）这样的数据没有 a 字段，b+树就不知道从哪个结点查起了。因为搜索树的第一个比较因子就是 a。

索引下推是 mysql 5.6 新特性

创建一个表 use,其中主要有几个字段：id、name、age、address。建立联合索引（name,age）。

mysql> create table use(
id int primary key, 
name varchar(16), 
age int ,
index(name,age)
)engine=InnoDB;

在表中分别插入数据，（ID3，张六，30），（ID4，张三，10），（ID5，张三，10），（106，张三,20）要执行以下查询：

select * from user where name like '张%' and age=10

上面说到 InnoDB 索引满足最左匹配原则，当不符合最左前缀，会怎么样呢？在这个搜索树中，只能用“张”，找到一个满足条件 103,然后再判断其他条件是否满足。

这条语句在 Mysql 5.6 之前和 Mysql 5.6 以及 Mysql 5.6 以后版本执行是不一致的。

在 5.6 之前是没有索引下推的，只能从 ID3 开始一个个回表，虚线表示回表。到主键索引上找数据行，再对比字段值，如下图：
5.6 引入了索引下推，可以在索引遍历过程中，对索引包含的字段先做判断，直接过滤到不满足条件的记录，减少回表次数。如下图：有了索引下推后，InnoDB 在（name，age）索引内就判断了 age 是否等于 10，不等于 10 的直接跳过，所以上面只需要回表 2 次。

本文从索引查询数据流程上介绍了数据库索引的概念，包括聚集索引、非聚集索引、覆盖索引、回表、最左匹配、索引下推，对于基础的掌握可以更快的做数据库的优化，比如减少回表的次数，最好使用聚集索引，或者覆盖索引。加快数据查询速度。

极客时间 | 深入浅出索引（下）