MySQL 的索引类型
MySQL 提供多种索引类型，用于优化数据查询性能。每种索引类型在存储结构、适用场景和性能特性方面各不相同。
1. 常见的索引类型
（1）B+树索引
结构：基于 B+ 树实现，是 MySQL 中最常见的索引类型。
特点：
索引节点按照键值从小到大顺序排列。
叶子节点之间通过指针连接，便于范围查询。
支持等值查询、范围查询和排序。
适用场景：
主键索引、唯一索引和普通索引。
（2）哈希索引
结构：基于哈希表实现。
特点：
查询效率高，但仅支持精确匹配，不支持范围查询和排序。
无法利用部分键匹配。
适用场景：
精确匹配查询，例如 MEMORY 存储引擎默认使用哈希索引。
（3）全文索引（FULLTEXT）
特点：
用于高效地执行全文搜索。
支持自然语言模式和布尔模式搜索。
索引内容是文本类型的列。
适用场景：
大量文本内容的搜索，如博客、文章和评论。
（4）空间索引（SPATIAL）
特点：
专为地理数据设计，用于处理二维空间数据。
仅支持 MyISAM 和 InnoDB（部分版本）存储引擎。
索引列必须是空间数据类型（如 GEOMETRY）。
适用场景：
地理位置查询和空间数据分析。
2. 根据索引功能分类
（1）主键索引
特点：
每个表只能有一个主键索引。
自动创建的聚簇索引，数据存储按主键顺序组织。
适用场景：
确保表中每行数据唯一标识。
（2）唯一索引
特点：
保证索引列的值唯一（但可以包含 NULL）。
非聚簇索引。
适用场景：
唯一标识某些字段（如邮箱、用户名）。
（3）普通索引
特点：
无任何约束，仅用于提高查询效率。
适用场景：
频繁查询但无唯一性要求的列。
（4）组合索引
特点：
在多个列上创建的索引，遵循“最左前缀匹配原则”。
适合多条件查询，减少单独索引的数量。
适用场景：
多列条件查询（如 WHERE a = ? AND b = ?）。
（5）覆盖索引
特点：
查询的所有列都在索引中，避免回表操作。
适用场景：
SELECT 查询中只涉及索引列的查询。
（6）前缀索引
特点：
对字符串列的前 N 个字符建立索引。
减少索引存储空间，但可能增加重复值。
适用场景：
长字符串列（如 URL、邮箱地址）。
3. 索引的选择与应用
（1）B+树索引的优点
支持等值查询、范围查询、排序等。
使用范围最广，默认索引类型。
（2）哈希索引的适用场景
仅适合精确匹配查询。
不支持范围查询和排序。
（3）组合索引的优化
减少单列索引的数量。
遵循“最左前缀匹配原则”，提高查询性能。
（4）全文索引的适用场景
大量文本数据的模糊搜索。
4. 总结
索引类型
结构
特点
适用场景
B+树索引
B+ 树
支持范围查询、排序，最常用索引类型
普通查询、主键索引、唯一索引
哈希索引
哈希表
精确匹配查询，查询速度快，不支持范围查询
精确匹配查询
全文索引
特殊文本索引
用于全文搜索，支持自然语言模式和布尔模式
文本字段的模糊搜索
空间索引
R 树
处理地理位置数据，支持二维空间查询
地理位置分析和空间数据查询
主键索引
B+ 树
聚簇索引，保证数据行唯一
唯一标识每行数据
唯一索引
B+ 树
保证列值唯一，支持快速查询
唯一性要求的列
普通索引
B+ 树
无约束条件，仅提高查询效率
经常被查询但无唯一性要求的列
组合索引
B+ 树
多列组合索引，遵循最左前缀原则
多条件联合查询
前缀索引
B+ 树（部分列）
节省存储空间，但可能增加重复值
长字符串列
覆盖索引
B+ 树
避免回表，查询性能高
查询涉及索引列
根据业务场景选择合适的索引类型，是优化 MySQL 查询性能的关键。