在innoDB中，有两大索引类，分别是
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执行上述语句，执行过程如下图
从图中，我们可以看出，扫了两个索引树
（1）先从普通索引name找到lisi
（2）再根据主键值9，再在聚集索引中找到行记录。
这就是回表查询，先在普通索引中找到主键值，再在聚集索引中找到行记录。
很显然，在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的，就是索引覆盖。
如下语句
很显然，我们可以直接在name索引上直接找到id,name，不用再去回表。
而且我们通过explain的extra属性也能观察到
像我们开头的SQL语句
我们只需要在name索引中再加个sex，name(name,sex)，这样变成了联合索引，也是索引覆盖。
显示一个表所有索引的SQL语句是：
show index from 数据库名.表名
查看某表某一列上的索引使用下面的SQL语句：
show index from 数据库名.表名 where column_name like '列名'
下面的SQL语句在我的数据库上执行成功：
show index from web.clubuser where column_name like 'user'。
查看索引的语法格式如下：
SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名]
语法说明如下：
表名：指定需要查看索引的数据表名。
数据库名：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
示例
使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息，SQL 语句和运行结果如下所示。
mysql SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G
1. row
Table: tb_stu_info2
Non_unique: 0
Key_name: height
Seq_in_index: 1
Column_name: height
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
1 row in set (0.03 sec)
其中各主要参数说明如下：
参数 说明
Table 表示创建索引的数据表名，这里是 tb_stu_info2 数据表。
Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引，则该列的值为 1；若是唯一索引，则该列的值为 0。
Key_name 表示索引的名称。
Seq_in_index 表示该列在索引中的位置，如果索引是单列的，则该列的值为 1；如果索引是组合索引，则该列的值为每列在索引定义中的顺序。
Column_name 表示定义索引的列字段。
Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中，升序显示值“A”（升序），若显示为 NULL，则表示无分类。
Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。基数根据被存储为整数的统计数据计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL 使用该索引的机会就越大。
Sub_part 表示列中被编入索引的字符的数量。若列只是部分被编入索引，则该列的值为被编入索引的字符的数目；若整列被编入索引，则该列的值为 NULL。
Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩，值为 NULL。
Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL，该列的值为 YES。若没有，则该列的值为 NO。
Index_type 显示索引使用的类型和方法（BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE）。
Comment 显示评注。
首先说说索引的 优点 ：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。
而它的 坏处 也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。
再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。
为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。
接着说B+树。 它的结构如下 ：
可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。
再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。
最后说说Hash索引 ，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。
附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：
publicint hashCode() {
}
还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。
说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等， 为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。
索引的分类
如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。
对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。
而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。
注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。
辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。
索引的几点使用经验
经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。
经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段
查看索引
mysql show index from tblname;
mysql show keys from tblname;
· Table
表的名称。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
· Null
如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
· Comment
mysql 添加索引后 在查询的时候是mysql就自动从索引里面查询了。如果需要也可以单独根据索引查询，这个看使用场景
MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种：
1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引；
2 用户可在写SQL语句时强制使用索引