索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MySQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关；
MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引
B-tree索引是数据库中存取和查找文件(称为记录或键值)的一种方法.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.
一个B-tree的典型例子就是硬盘中的结点.与内存相比,硬盘
花成倍的时间来存取一个数据元素,这是
硬盘的机械部件读写数据的速度远远赶不上纯 电子媒体的内存.与一个结点两个分支的二元树相比,B-tree利用多个分支（称为子树）的结点,减少获取记录时所经历的结点数,从而达到节省存取时间的 目的.
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MySQL的BTREE索引和HASH索引
为什么要用索引？
- 使用索引后减少了存储引擎需要扫描的数据量，加快查询速度
- 索引可以把随机I/O变为顺序I/O
- 索引可以帮助我们对所搜结果进行排序以避免使用磁盘临时表
Mysql支持的索引类型：B-TREE索引与HASH索引，两者有不同的使用场景，下面来简单剖析下这两者的区别。
CREATE TABLE act_info( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, act_id VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "活动id", act_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "活动名称", act_date datetime NOT NULL, PRIMARY KEY(id), KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT "活动记录表";
B-TREE索引
B-TREE索引的特点
- B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据，大大加快了数据的查询速度
- B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合（顺序存储）
B-TREE索引使用场景
- 全值匹配的查询SQL，如 where act_id= '1111_act'
- 联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE，只要条件中使用到了联合索引的第一列，就会用到该索引，但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name，该SQL则便无法使用到该联合索引（注：覆盖索引除外）
- 匹配模糊查询的前匹配，如where act_name like '11_act%'
- 匹配范围值的SQL查询，如where act_date > '9865123547215'（not in和<>无法使用索引）
- 覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引
HASH索引
HASH的特点
- Hash索引基于Hash表实现，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列才会用到hash索引
- 存储引擎会为Hash索引中的每一列都计算hash码，Hash索引中存储的即hash码，所以每次读取都会进行两次查询
- Hash索引无法用于排序
- Hash不适用于区分度小的列上，如性别字段
参考文章：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-btree-hash.html
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作者：simonsfan
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/81781283
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