Mysql的索引类型,索引方法

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、索引类型？

1.FULLTEXT(全文索引)

仅Myisam支持,只能用在char、varchar和text上,FULLTEXT索引按照分词原理建立索引的,由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,不好使用,要使用全文检索的地方，还是推荐使用Elasticsearch

2.NORMAL(普通索引)

仅用来提高查询速度

3.SPATIAL(空间索引)

空间索引使用R树，R树是用于索引多维数据的专用数据结构。

4.UNIQUE(唯一索引)

要求索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。

二、索引方法

1.HASH

只有Memory引擎显示支持哈希索引.索引自身只需存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快.

1. 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存在字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。
   哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。

2. 哈希索引也不支持部分索引匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引的全部内容来计算哈希值的。例如，在数据列(A,B)上建立哈希索引，如果查询只有数据列A，则无法使用该索引。
   哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、<=>（注意<>和<=>是不同的操作）。也不支持任何范围查询，例如WHERE price> 100。

3. 访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突（不同的索引列却有相同的哈希值）。当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中的所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。

4. 如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也会很高。例如，如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。

2.BTREE

待更新