索引是什么
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
索引分类
- 单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个。
- 唯一索引: 索引列的值必须唯一，但允许有空值 create unique index idx_XX on table(f1)
- 复合索引: 一个索引包含多个列 如：create index idx_XX on table(f1,f2，..)
索引结构
- BTree
- Hash索引
- full-text全文索引
什么情况建立索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询条件的字段因该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合建立索引
- where条件里用不到的字段不建立索引
- 单键/复合索引的选择（高并发下倾向复合）
- 查询中排序的字段因建立索引
- 查询中统计或分组字段
什么情况建不建立索引
- 频繁增删改的表
- 表记录太少
- 数据重复且分布平均的表字段。（重复太多索引意义不大）
比较两种常用的索引BTree与Hash索引
BTree
一个经典的B+树索引数据结构见下图：
B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。
因此，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。
Hash
而哈希索引的示意图则是这样的：
简单地说，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。
所以
从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是：
- 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；
- 从示意图中也能看到，如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
- 同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
- 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
- B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
在MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎表才能显式支持哈希索引（NDB也支持，但这个不常用），InnoDB引擎的自适应哈希索引（adaptive hash index）不在此列，因为这不是创建索引时可指定的。
还需要注意到：HEAP/MEMORY引擎表在mysql实例重启后，数据会丢失。
通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：
在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引
例如这种SQL：
SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 仅等值查询
在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。