什么是索引？索引是数据库存储引擎用来快速查找指定数据的一种数据结构。可以用新华字典打个比方：如果新华字典对每个词的详细解释是数据库中表中的记录，那么按部首或拼音排序的目录就是索引，可以让我们快速找到对某个词位置的详细解释。在MySQL中，存储引擎也采用了类似的方法，先在索引中找到对应的值，然后根据匹配的索引值找到记录在对应表中的位置。面试为什么要问指数？之所以在面试中经常被问到索引，是因为：索引是数据库性能良好的关键，也是优化查询最有效的手段。索引可以轻松地将查询性能提高几个数量级。但是，坏索引也会影响查询性能。当表中的数据量增加时，索引对性能的影响会更大。当数据量比较少，责任比较低的时候，不好的索引对性能的影响可能不明显，但是当数据量逐渐增加的时候，性能就会急剧下降。索引的种类在前面的介绍之后，我们进入正题，了解一下MySQL支持的索引的种类，以及它们的原理和用法。不同类型的索引可以为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎级别实现的，而不是在服务器级别。众所周知，MySQL支持多种类型的存储引擎。因此，不同存储引擎对索引的实现是不一样的，并不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种索引，其底层实现也可能不同。完全相同的。B-Tree索引B-Tree索引被大多数MySQL存储引擎支持。当我们讨论索引时，如果不指定类型，那么最有可能提到的就是B-Tree索引。我们使用B-Tree这个词是因为MySQL在创建表和其他语句时使用了这个关键字。但是，不同的存储引擎底层可能会使用不同的数据结构和算法。比如InnoDB存储引擎内部使用的是B+Tree结构，NDB集群存储引擎内部使用的是T-Tree结构。不同的存储引擎使用B-Tree索引的方式不同，性能也可能不同。例如InnoDB索引存储原始数据格式，而MyISAM存储引擎使用前缀压缩技术使索引变小，InnoDB索引的行存储数据行的主键引用，而索引行的MyISAM存储引擎存储数据行的物理位置。B-Tree索引的原理B-Tree索引可以加快数据的访问速度，因为不需要全表扫描就可以快速检索到需要的数据。那么B-Tree索引是怎么做到的呢？让我们用一个简单的例子来理解InnoDB的B-Tree索引是如何工作的：district_name`varchar(255)NOTNULLCOMMENT'district',`detailed_address`varchar(255)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'详细地址',INDEX`index_province_city_district`(`province_name`,`city_name`,`district_name`)USINGBTREE)ENGINE=创新数据库；这张表有4个字段，分别代表省、市、区和详细地址，还有一个B-Tree索引，包含省、市、区三个字段。因为索引的所有值都是按顺序存储的，即：节点的左子树比当前节点小，节点的右子树比当前节点大。然后在查询数据时，从索引的根节点开始查找，根据当前节点的索引值查找子树，直到找到对应的索引值，或者根本找不到。B-Tree索引的用法根据B-Tree索引的特点，可用于全值匹配、值范围匹配和最左前缀匹配。全值匹配是指匹配索引中的所有字段，例如：查询黑龙江省哈尔滨市南岗区的数据。取值范围匹配是指匹配索引中一定范围的字段，但必须满足前面字段的全匹配，例如：第一个字段province_name省名全匹配，第二个字段city_name市名范围匹配。最左前缀匹配是指索引中某个字段开头的匹配，但必须满足前面字段的全匹配，例如：第一个字段province_name是内蒙古，第二个字段city_name以“Hu”开头..哈希索引哈希索引是基于哈希表实现的，用于精确匹配索引指向的数据。存储引擎为每一行数据的所有索引字段计算一个哈希码。hashcode是一个比较小的值，不同的数据计算出来的hashcode一般是不一样的。哈希码和指向数据行的指针存储在哈希索引中。在MySQL中，只有Memory存储引擎支持哈希索引，这也是Memory存储引擎默认的索引类型。另外，在InnoDB存储引擎中也使用了哈希索引，称为自适应哈希索引。当某些索引使用频率很高时，InnoDB存储引擎会在内存中基于B-Tree索引创建哈希索引，这样B-Tree索引也具有哈希查找速度快的优势。因为哈希索引只需要存储对应数据的哈希值，所以索引的结构非常紧凑，占用空间小，查询速度也非常快。但是哈希索引只支持全值等价查询，不能匹配索引字段范围或部分索引字段。空间数据索引空间数据索引（R-Tree）主要用于地理数据的存储，会对各个维度的数据进行索引，查询时可以有效的利用任意维度进行组合查询。目前MyISAM存储引擎支持空间数据索引，但必须使用MySQL的GIS相关功能来维护数据。在MySQL中，空间索引只能建立在空间数据类型上，例如：GEOMETRY、POINT、LINESTRING等全文索引全文索引不像前面的索引那样直接比较索引中的值，而是直接比较搜索文本中的关键字。它类似于搜索引擎所做的事情，而不是简单的where条件匹配。在同一个字段上，可以同时创建全文索引和B-Tree索引，不会冲突。全文索引适用于match和against操作，不适用于普通的where条件操作。在MySQL中，全文索引只能在CHAR、VARCHAR和TEXT类型的字段上创建。摘要索引是数据库存储引擎用来快速查找指定数据的一种数据结构。它包括B-Tree索引、哈希索引、空间数据索引和全文索引。其中，B-Tree索引是最常用的一种，InnoDB存储引擎内部使用的是B+Tree结构；哈希索引基于哈希表实现，用于精确匹配索引指向的数据；空间数据索引对所有维度的数据进行索引，任何维度都可以有效地在查询中进行组合查询；全文索引是对搜索文本中的关键字进行直接比较，类似于搜索引擎。
