https://www.jianshu.com/p/76530afa13cb

https://blog.csdn.net/yifanSJ/article/details/79220044

BTREE索引和HASH索引

1、不同引擎的預設索引

不同的引擎對於索引有不同的支援：Innodb和MyISAM預設的索引是Btree索引；而Mermory預設的索引是Hash索引。

2、Hash索引

所謂Hash索引，當我們要給某張表某列增加索引時，將這張表的這一列進行雜湊演算法計算，得到雜湊值，排序在雜湊陣列上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要經過多次的磁碟IO，但是innodb和myisam之所以沒有采用它，是因為它存在著好多缺點：

（1）Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢，不能使用範圍查詢。

由於 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之後的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過相應的 Hash 演算法處理之後的 Hash 值的大小關係，並不能保證和Hash運算前完全一樣。

（2）Hash 索引無法被用來避免資料的排序操作。

由於 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之後的 Hash 值，而且Hash值的大小關係並不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。

對於組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。

（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。

前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之後，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指標資訊存放於一個 Hash 表中，由於不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的資料的記錄條數，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際資料進行相應的比較，並得到相應的結果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況後效能並不一定就會比B-Tree索引高。

對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立 Hash 索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。

3、Btree索引

至於Btree索引，它是以B+樹為儲存結構實現的。

但是Btree索引的儲存結構在Innodb和MyISAM中有很大區別。

MyISAM中資料檔案和索引檔案是分開的，索引檔案儲存的是資料在資料檔案的地址。

Innodb的索引檔案就是資料檔案，相當於是重新建立了一個有索引順序的資料檔案。另外在Innodb中，輔助索引的葉子節點儲存的是主鍵資訊，然後根據主鍵資訊到主索引中定位表中的資料。因此主鍵不宜用過長的欄位，在Innodb中儘量使用自增的主鍵，這樣每次增加資料時只需要在後面新增即可，非單調的主鍵在插入時會需要維持B+tree特性而進行分裂調整，重新建立索引，十分低效。

因此MyISAM的索引方式也稱為非聚集，Innodb的索引方式稱為聚集索引。

4、下面需要說明一下聚集索引和非聚集索引的概念

聚集索引

1.當你定義一個主鍵時，InnnodDB儲存引擎則把它當做聚集索引

2.如果你沒有定義一個主鍵，則InnoDB定位到第一個唯一索引，且該索引的所有列值均非空的，則將其當做聚集索引。

3如果表沒有主鍵或合適的唯一索引INNODB會產生一個隱藏的行ID值6位元組的行ID聚集索引，

補充：由於實際的資料頁只能按照一顆B+樹進行排序，因此每張表只能有一個聚集索引，聚集索引對於主鍵的排序和範圍查詢非常有利，

非聚集索引

一個表中的所有索引除了聚集索引，其他的都是非聚集索引（secondary index）

輔助索引，其葉子節點並不包含行記錄的全部資料，葉子結點除了包含鍵值以外，每個葉子結點中的索引行還包含了一個書籤，該書籤用來告訴儲存引擎可以在哪找到相應的資料行，由於innodb引擎表是索引組織表，因此innodb儲存引擎的輔助索引的書籤就是相應行資料的聚集索引鍵，即主鍵資訊。

5、 Btree索引中的最左匹配原則

Btree是按照從左到右的順序來建立搜尋樹。比如索引是（name，age，sex），相當於是建立了單列索引（name）、組合索引（name，age）和組合索引（name，age，sex）。假如搜尋age=? and sex =?或者name=? and sex=?的話都是利用不到這個索引的。

6、 索引的index型別和ref型別

http://blog.csdn.net/qq_24690761/article/details/52787897

在使用EXPLAIN分析查詢語句的時候會發現type有index型別和ref型別。

index型別表示是全表掃描該索引。只要是索引，或者某個複合索引的一部分，mysql都可能會採用index型別的方式掃描。但是因為是全表從頭到尾掃描，因此效率並不高。

ref型別表示能夠利用到建立好的索引，快速定位到索引的位置，而不是全表掃描。要利用到這種索引就要符合最左匹配原則。

7、建立索引的規則

1、利用最左字首：Mysql會一直向右查詢直到遇到範圍操作（>，<，like、between）就停止匹配。比如a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此時如果建立了（a,b,c,d）索引，那麼後面的d索引是完全沒有用到，當換成了（a,b,d,c）就可以用到。

2、不能過度索引：在修改表內容的時候，索引必須更新或者重構，所以索引過多時，會消耗更多的時間。

3、儘量擴充套件索引而不要新建索引。

4、最適合的索引的列是出現在where子句中的列或連線子句中指定的列。

5、不同值較少的列不必要建立索引（性別）。