mysql 索引有几种类型

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表 *** 作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。

全文索引的使用方法并不复杂：

创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用SELECT FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。

关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。

对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。

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？

在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

（1）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。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序 *** 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；

（3）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。

（4）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。

（5）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。

愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：

当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：

hash值 存储地址

1db54bc745a1 77#45b5

4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。

这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。

所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。

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，反正愚安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

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

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

各种索引的使用情况

（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性

（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。

（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。

（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。

（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！

index ---- 普通索引,数据可以重复，没有任何限制。

unique ---- 唯一索引,要求索引列的值必须唯一，但允许有空值；如果是组合索引，那么列值的组合必须唯一。

primary key ---- 主键索引,是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值，一般是在创建表的同时创建主键索引。

组合索引 ---- 在多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。

fulltext ---- 全文索引,是对于大表的文本域：char，varchar，text列才能创建全文索引，主要用于查找文本中的关键字，并不是直接与索引中的值进行比较。fulltext更像是一个搜索引擎，配合match against *** 作使用，而不是一般的where语句加like。

注:全文索引目前只有MyISAM存储引擎支持全文索引，InnoDB引擎56以下版本还不支持全文索引

所有存储引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节，索引有两种存储类型，包括B型树索引和哈希索引。

索引可以提高查询的速度，但是创建和维护索引需要耗费时间，同时也会影响插入的速度，如果需要插入大量的数据时，最好是先删除索引，插入数据后再建立索引。

不同数据库中提供了不同的索引类型，SQLServer中的索引有两种：聚集索引(CLUSTERED）和非聚集索引(NONCLUSTERED）。

索引区别：

聚集索引：

聚集索引基于数据行的键值，在表内排序和存储这些数据行。每个表只能有一个聚集索引，应为数据行本分只能按一个顺序存储。

在聚集索引中，表中各行的物理顺序与索引键值的逻辑（索引）顺序相同。聚集索引通常可加快UPDATE和DELETE *** 作的速度，因为这两个 *** 作需要读取大量的数据。创建或修改聚集索引可能要花很长时间，因为执行这两个 *** 作时要在磁盘上对表的行进行重组。

非聚集索引：

因为一个表中只能有一个聚集索引，如果需要在表中建立多个索引，则可以创建为非聚集索引。表中的数据并不按照非聚集索引列的顺序存储，但非聚集索引的索引行中保存了非聚集键值和行定位器，可以快捷地根据非聚集键的值来定位记录的存储位置。

延伸阅读：

无论是聚集索引，还是非聚集索引，都可以是唯一索引(UNIQUE)

。在SQL Server中，当唯一性是数据本身的特点时，可创建唯一索引，但索引列的组合不同于表的主键。例如，如果要频繁查询表a（该表主键为列a_id）的列a_name，而且要保证姓名是唯一的，则在列a_name上创建唯一索引。如果用户为多个员工输入了相同的姓名，则数据库显示错误，并且不能保存该表。

数据库索引的作用相当于书的目录，就是提高数据的查询速度，不同的数据库索引类型不用，比如SQL SERVER就有聚集索引和非聚集索引，聚集索引提高数据的查询速度，非聚集索引对提高查询速度不利，但可以提高数据的删除或插入速度，因为它的逻辑页面和物理页面不一致

mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：

一、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

1、创建索引

代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

2、修改表结构

代码如下:

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   INDEX [indexName] (username(length))   ); 

-- 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引。它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

代码如下:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

-- 修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

-- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   UNIQUE [indexName] (username(length))   );

三、主键索引。它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

代码如下:

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   PRIMARY KEY(ID)   );

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

四、组合索引。为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

代码如下:

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   city VARCHAR(50) NOT NULL,   age INT NOT NULL  );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

代码如下:

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]

建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age   usernname,city   usernname  为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

[code]

SELECT FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"  SELECT FROM mytable WHREE username="admin"

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