详细介绍mysql索引类型

Normal 普通索引

• 表示普通索引，大多数情况下都可以使用
  

Unique 唯一索引

• 表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique

• 约束唯一标识数据库表中的每一条记录，即在单表中不能用每条记录是唯一的（例如身份证就是唯一的），Unique(要求列唯一)和Primary Key(primary key = unique + not null 列唯一)约束均为列或列集合中提供了唯一性的保证，Primary Key是拥有自动定义的Unique约束，但是每个表中可以有多个Unique约束，但是只能有一个Primary Key约束。

• mysql中创建Unique约束
  

Full Text 全文索引

• 表示全文收索，在检索长文本的时候，效果最好，短文本建议使用Index,但是在检索的时候数据量比较大的时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后在用Create Index创建的Full Text索引，要比先为一张表建立Full Text然后在写入数据要快的很多

• FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。

SPATIAL 空间索引

• 空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建。

btree索引和hash索引的区别

• BTREE（B树（可以是多叉树））(主流使用)

• HASH（key,value） 这种方式对范围查询支持得不是很好

  • hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

  • 可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

    • Hash 索引仅仅能满足“ = ”，“ IN ” 和 “ <=> ” 查询，不能使用范围查询。

      • 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

    • Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

      • 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

    • Hash 索引不能利用部分索引键查询。

      • 对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

    • Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

      • 前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

    • Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

      • 对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

在实际操作过程中，应该选取表中哪些字段作为索引？

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引,有7大原则：

1. 选择唯一性索引
2. 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
3. 为常作为查询条件的字段建立索引
4. 限制索引的数目
5. 尽量使用数据量少的索引
6. 尽量使用前缀来索引
7. 删除不再使用或者很少使用的索引
8. 经常更新修改的字段不要建立索引（针对mysql说，因为字段更改同时索引就要重新建立，排序，而Orcale好像是有这样的机制字段值更改了，它不立刻建立索引，排序索引，而是根据更改个数，时间段去做平衡索引这件事的）
9. 不推荐在同一列建多个索引

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