索引對於良好的性能非常關鍵，尤其是在數據量越來越大的時候。恰當的索引對性能的幫助是非常巨大的，不恰當的索引不禁不能對性提升有幫助，當數據量達到一定級別的時候還可能造成性能的下降。所以瞭解索引對Mysql性能優化有着至關重要的作用。
Mysql索引基本類型有 B-Tree,哈希索引,全文索引,空間數據索引(R-Tree)。其中B-Tree、哈希、全文索引是我們經常用到的。
B-Tree索引
B-Tree索引是我們口中經常說的索引類型（有些存儲引擎中使用的是B+Tree。如InnoDB）。每個引擎對於BTREE索引使用方式是不一樣的。
如
-
MyISAM引擎使用的是前置壓縮技術，這樣索引會變的很小。而InnoDB則是按照原有的數據格式來存儲的。 -
MyISAM索引是通過數據的物理位置來找到被索引的行，而InnoDB則是根據被索引的行的主鍵來找到被索引行的。
B-Tree索引的所有值都是按順序存儲的，並且每個葉子節點到根節點的距離是相同的。下面給出一個簡單的示意圖
假設有下表：
CREATE TABLE student(
first_name varchar(20) not null,
last_name varchar(20) not null,
age tinyint(3) not null,
created_at timestamp not null,
key(first_name ,last_name)
);可以使用到B-Tree索引的查詢
- 全值匹配 全值匹配指對索引中的所有列進行匹配。如查詢姓名是
zhang san的人select * from student where first_name='zhang' and last_name='san';這裏使用了索引的第一列與第二列 - 匹配最左前綴，如查詢姓爲
張的人select * from student where first_name='zhang' ;這裏使用了索引的第一列 - 匹配列前綴，也可以值匹配某一列的開頭部分,如
select * from student where first_name='zha' ;這裏使用了索引的第一列 - 匹配範圍值,如
select * from student where first_name>'bao' and first_name<'zhang';這樣也會使用到索引的第一列 - 只訪問索引的查詢，如果查詢條件是
select first_name,last_name from student where first_name='zhang' ;那麼查詢就只會訪問索引，而不會再去根據主鍵回表查詢數據。
這裏需要注意的是；B-Tree索引需要根據最左前綴查詢，如果不是按照索引的最左列開始查詢，那麼是不會使用到索引的。例如:select * from student where last_name='san';select * from student where first_name like '%ha%';
這樣的sql是沒辦法命中索引的。對於第二條sql如果需要使用索引，那麼應該改爲select * from student where first_name like 'ha%';
哈希索引
哈希索引是基於哈希表實現的，只有精確匹配索引所有列的查詢纔會使用到索引，只有Memory引擎才支持哈希索引。
假設有下表：
CREATE TABLE student(
first_name varchar(20) not null,
last_name varchar(20) not null,
age tinyint(3) not null,
created_at timestamp not null,
key using hash(first_name)
) engine=memory;如果我們要執行select last_name from student where first_name='zhang';,Mysql會先計算zhang的哈希值，然後用該值尋找對應的記錄指針，最後再去比較first_name是否等於zhang。
因爲哈希索引只存儲對於的哈希值和行指針，所以哈希索引的結構很緊湊，查詢速度非常快。但是也有一些缺點。
- 因爲哈希索引只有哈希值與指針，所以每次查詢必須回表去讀取數據行。
- 因爲哈希索引不是按照索引值順序存儲的，所以哈希索引也不能用於排序。
- 哈希索引不支持部分索引列查詢，比如 將
student表是索引 改爲hash(first_name,last_name)，那麼查詢必須用到first_name,last_name纔會使用到索引。 - 哈希索引只支持等值比較，所以
<,>等範圍查詢是不會使用到索引的。 - 哈希索引也會存在哈希衝突，當出現衝突的時候，查詢效率就很降低很多。
