索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash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。
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之所以沒有採用它，是因為它存在著好多缺點：
1、因為hash索引比較的是經過hash計算的值，所以只能進行等式比較，不能用於範圍查詢
1、每次都要全表掃瞄
2、由於雜湊值是按照順序排列的，但是雜湊值對映的真正資料在雜湊表中就不一定按照順序排列，所以無法利用hash索引來加速任何排序操作
3、不能用部分索引鍵來搜尋，因為組合索引在計算雜湊值的時候是一起計算的。
4、當雜湊值大量重複且資料量非常大時，其檢索效率並沒有btree索引高的。
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。
在myisam中，我們如果要對某張表的某列建立btree索引的話，如圖：
所以我們經常會說myisam
中資料檔案和索引檔案是分開的。
因此myisam的索引方式也稱為非聚集，innodb的索引方式成為聚集索引。
至於輔助索引，類似於主索引，唯一區別就是主索引上的值不能重複，而輔助索引可以重複。
因此當我們根據btree
索引去搜尋的時候，若
key存在，在
data
域找到其位址，然後根據位址去表中查詢資料記錄。
至於innodb
它跟上面又有很大不同，它的葉子節點儲存的並不是表的位址，而是資料
我們可以看到這裡並沒有將位址放入葉子節點，而是直接放入了對應的資料，這也就是我們平常說到的，innodb
的索引檔案就是資料檔案，
那麼對於innodb
的輔助索引結構跟主索引也相差很多，如圖：
我們可以發現，這裡葉子節點儲存的是主鍵的資訊，所以我們在利用輔助索引的時候，檢索到主鍵資訊，然後再通過主鍵去主索引中定位表中的資料，這就可以說明innodb
中主鍵之所以不宜用過長的字段，由於所有的輔助索引都包含主索引，所以很容易讓輔助索引變得龐大。
我們還可以發現：在innodb
中盡量使用自增的主鍵，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**調整，十分低效。
btree是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的。比如索引是
(name,age,***)
，會先檢查
name欄位，如果name欄位相同再去檢查後兩個字段。
所以當傳進來的是後兩個欄位的資料（age，***），因為建立搜尋樹的時候是按照第乙個字段建立的，所以必須根據name欄位才能知道下乙個欄位去**查詢。
所以傳進來的是（name，***）時，首先會根據name指定搜尋方向，但是第二個字段缺失，所以將name欄位正確的都找到後，然後才會去匹配***的資料。
1、利用最左字首：mysql會一直向右查詢直到遇到範圍操作（>，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、盡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）。
參考文章：
mysql的btree索引和hash索引的區別
mysql索引原理及慢查詢優化
mysql索引背後的資料結構及演算法原理
**於：mysql索引背後的資料結構及演算法原理
Hash索引和BTree索引
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Btree索引，Hash索引
1.什麼是btree索引，hash索引 備註 在mysql 文件裡，實際上是把 b 樹索引寫成了 btree 在 mysql 裡常用的索引資料結構有 b 樹索引 和雜湊索引 兩種。2.btree索引，hash索引特點 b 樹索引是乙個平衡的多叉樹，同層級的節點間有指標相互鏈結，基於索引的順序掃瞄時，...
Hash索引和BTree索引區別
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