索引的本质是通过某种特定的算法，减少I/O次数，以最快的速度和最少的I/O次数找到指定数据。
在InnoDB中，常见的索引有非聚簇索引(辅助索引)，聚簇索引，全文索引，联合索引(多列索引)，覆盖索引和哈希索引。
哈希索引：在InnoDB中是自适应的，InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预。详细可以查看这篇文章有关自适应哈希部分 MySQL读书笔记--InnoDB特性
全文索引：暂不介绍
在介绍非聚簇索引(辅助索引)，聚簇索引，全文索引，联合索引(多列索引)和覆盖索引之前，我们首先应该了解的是B+树。在InnoDB中，这些索引的实现都依靠B+树这种数据结构。
我想学过MySQL或者其他数据库人都知道。了解它，是我们学习数据库的一个重点。
那么为什么B+树为何如此高效？搜索速度为何如此的快？下面是我总结了几点：
1.B+树索引，具有很高的扇出性，B+树的高度一般在2-4层(千万级数据)，所以查找一行键值，最多需要2-4次I/O(一般机械磁盘每秒至少100次I/O，2-4次需要0.02-0.04秒)。
2.B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，而是只能查找到数据行所在的页。然后数据库通过把页读到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据
3.B+树，数据是顺序存放的(逻辑顺序，而不是物理顺序)。
4.B+树，通过二分查找法能够快速的查找的某个值
5.B+树叶子页，节点之间以链表连接，不用每次都从根节点开始查找
好，介绍完了B+树，现在开始介绍MySQL中的索引
表 t_test （字段由 id,name,age,country...）
id:聚簇索引
idx_name 索引1
idx_name_age 索引2
聚簇索引：说白了就是索引保存了整行的数据，在表中，对于id这个聚簇索引，每行索引值都包含t_test中所有字段值。所以，通过聚簇索引查询，可以直接从索引中获取所需要的数据，而不需要回表查询。
非聚簇索引(辅助索引)：这个种索引，相比聚簇索引就是，它不保存整行数据，每个索引行，只保存指定字段数据+主键。例如idx_name 这个索引，每行索引保存的就是 name+id，对于idx_name_age 保存的是 name+age+id。索引通过辅助索引查询数据，如果查询的字段不包含在索引字中，那么MySQL会通过主键ID，回表查询(先通过索引查找，然后通过ID，在聚簇索引中查找数据)
联合索引(组合索引)：最鲜明的对比就是 idx_name 和 idx_name_age。 idx_name是单列索引， 而idx_name_age是组合索引。
覆盖索引：所谓覆盖索引，指的是可以直接通过索引查找到所需字段，而不需要通过回表。 聚簇索引是覆盖索引。因为聚簇索引包含所有字段数据。都不需要通过回表查询数据。这样可以大大的加快查询的速度
SELECT name,age FROM t_test WHERE name=xx and age = xx 这个SQL中，idx_name_age是覆盖索引，因为所需字段只有name,age,而在idx_name_age这个索引中都包含了，所以不需要回表。
最好我们再说说索引的优点和使用性：
索引的优点：
索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
索引可以帮助服务避免排序和临时表
索引可以将随机I/O变成顺序IO
索引的使用性：
对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效(避免回表)
对于中到大型的表，索引是非常有效的
对于特大型的表，建立和使用索引的代价将会随之增大，这种情况，需要一种技术可以之间区分出查询所需要的一组数据，而不是一条记录一条记录的匹配
索引