- 什么是索引?
索引（在 MySQL 中也叫“键key”）是存储引擎疾速找到记录的一种数据结构，艰深来说相似书本的目录，这个比如尽管被用的最多然而也是最恰如其当的，在查问书本中的某个知识点不借助目录的状况下，往往都找的够呛，那么索引相较于数据库的重要性也可见一斑。 - 索引的有哪些品种？
索引的品种这里只列举出InnoDB反对的索引：主键索引(PRIMARY)，一般索引(INDEX)，惟一索引(UNIQUE)，组合索引，总体划分为两类，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index），其余都称说为非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。 - InnoDB的不同的索引组织构造是怎么的呢？
家喻户晓在InnoDB援用的是B+树索引模型，这里对B+树结构临时不做过多论述，很多文章都有形容，在第二问中咱们对索引的品种划分为两大类主键索引和非主键索引，那么问题就在于比拟两种索引的区别了，咱们这里建设一张学生表，其中蕴含字段id设置主键索引、name设置一般索引、age(无解决)，并向数据库中插入4条数据：（"小赵", 10）（"小王", 11）（"小李", 12）（"小陈", 13）
CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `name` varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '名称', `age` int(3) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`), KEY `I_name` (`name`)) ENGINE=InnoDB;INSERT INTO student (name, age) VALUES("小赵", 10),("小王", 11),("小李", 12),("小陈", 13);这里咱们设置了主键为自增，那么此时数据库里数据为
每一个索引在 InnoDB 外面对应一棵B+树，那么此时就存着两棵B+树。
能够发现区别在与叶子节点中，主键索引存储了整行数据，而非主键索引中存储的值为主键id, 在咱们执行如下sql后
SELECT age FROM student WHERE name = '小李'；流程为：
在name索引树上找到名称为小李的节点 id为03
从id索引树上找到id为03的节点 获取所有数据
从数据中获取字段命为age的值返回 12
在流程中从非主键索引树搜寻回到主键索引树搜寻的过程称为：回表，在本次查问中因为查问后果只存在主键索引树中，咱们必须回表能力查问到后果，那么如何优化这个过程呢？引入注释笼罩索引
- 什么是笼罩索引？
笼罩索引（covering index ，或称为索引笼罩）即从非主键索引中就能查到的记录，而不须要查问主键索引中的记录，防止了回表的产生缩小了树的搜寻次数，显著晋升性能。 - 如何应用是笼罩索引？
之前咱们曾经建设了表student，那么当初呈现的业务需要中要求依据名称获取学生的年龄，并且该搜寻场景十分频繁，那么先在咱们删除掉之前以字段name建设的一般索引，以name和age两个字段建设联结索引，sql命令与建设后的索引树结构如下
ALTER TABLE student DROP INDEX I_name;ALTER TABLE student ADD INDEX I_name_age(name, age);那在咱们再次执行如下sql后
SELECT age FROM student WHERE name = '小李'；流程为：
在name,age联结索引树上找到名称为小李的节点
此时节点索引里蕴含信息age 间接返回 12
- 如何确定数据库胜利应用了笼罩索引呢？
当发动一个索引笼罩查问时，在explain的extra列能够看到using index的信息
这里咱们很分明的看到Extra中Using index表明咱们胜利应用了笼罩索引
总结：笼罩索引防止了回体现象的产生，从而缩小树的搜寻次数，显著晋升查问性能，所以应用笼罩索引是性能优化的一种伎俩，文章有不当之处，欢送斧正，以上环境都是部署在3A服务器上的，感兴趣的敌人能够本人部署尝试下