Mysql索引类型与索引方法
写在前面：
乍一看这两个概念可能有点混，先上一张发图。
索引类型就是我们平常说的唯一索引，主键索引，组合索引等索引类型。
我们都知道索引是一种数据结构，到底我们建的索引应该以什么样的结构存储呢？存储的结构不一样有什么优缺点呢？这就是索引方法的概念。常见的索引方法有BTREE,FULLTEXT, HASH等。
一，索引类型
MySql常见索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
1.1，普通索引
这种是最常见的。
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 1.2，唯一索引（UNIQUE）
索引列的值是唯一的，允许为null。
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)1.3，主键索引（PRIMARY KEY）
设主键的时候，自动建的索引，属于特殊的唯一索引，特殊在不能为null。
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 1.4，复合索引
和普通索引差不多，可以多个列在一起。组合索引的第一列必须在sql里面，否则，索引失效。
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1` ,`column2` ) 1.5，全文索引（FULL TEXT）
只有CHAR，VACHAR，TEXT类型可以添加全文索引。自MySQL5.6.24上InnoDB引擎也加入了全文索引。
FULL TEXT 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。
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT index_name (`column`)使用全文索引的时候
SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`) AGAINST('聪')全文索引通常使用倒排索引来实现。假如说表结构如下，
那么他的倒排索引就是：
1.5，聚集索引与非聚集索引
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚集索引（clustered index）。
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
1.5.1，聚集索引
定义：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。其实主键索引就是聚集索引
注：第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址，后面三列才是我们SQL里面用的表里的列，其中id是主键，建立了聚集索引。
结合上面的表格就可以理解这句话了吧：数据行的物理顺序与列值的顺序相同，如果我们查询id比较靠后的数据，那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同，所以也就只能建立一个聚集索引了。
从上图可以看出聚集索引的好处了，索引的叶子节点就是对应的数据节点（MySQL的MyISAM除外，此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束，其他没什么区别），可以直接获取到对应的全部列的数据，而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询，后面会详细讲。因此在查询方面，聚集索引的速度往往会更占优势。
现在想一想为什么一个表智能有一个聚集索引？因为数据不可能有两份，只能有一个叶子节点直接存储对应的数据。
1.5.2，非聚集索引
定义：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。
其实按照定义，除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引，只是人们想细分一下非聚集索引，分成普通索引，唯一索引，全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西，那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典，他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。
非聚集索引的二次查询问题
非聚集索引叶节点仍然是索引节点，只是有一个指针指向对应的数据块，此如果使用非聚集索引查询，而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列，那么他还要进行第二次的查询，查询节点上对应的数据行的数据。
有表t1：
其中有 聚集索引clustered index(id), 非聚集索引index(username)。
使用以下语句进行查询，不需要进行二次查询，直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。
select id, username from t1 where username = '小明'
select username from t1 where username = '小明'但是使用以下语句进行查询，就需要二次的查询去获取原数据行的score：
select username, score from t1 where username = '小明'在SQL Server里面查询效率如下所示，Index Seek就是索引所花费的时间，Key Lookup就是二次查询所花费的时间。可以看的出二次查询所花费的查询开销占比很大，达到50%。
二，索引方法
常见的索引方法有FULLTEXT，BTREE，RTEE，HASH。
2.1，全文索引
如1.1所见，你在建表的时候也会发现 当选择fulltext索引类型时，索引方法不可选。
2.2，BTREE
BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。
BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同
在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息。这就是非聚集索引里面说的二级索引
而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息。
2.3，RTREE
RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。
相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。
2.4，HASH
Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-!
由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？
下面说说HASH索引方式的局限性：
- 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。