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MySQL索引类型包括：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引和空间数据索引。
MySQL索引类型大汇总
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度，合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车，索引分单列索引和组合索引，单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引，组合索引，即一个索引包含多个列，创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用，因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE，因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件，建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
以下是关于MySQL索引类型的详细解析：
| 索引类型 | 特点 | 适用场景 |
| FULLTEXT | 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。 | 用于解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。 |
| HASH | 由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引，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，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。 | 适用于等值查询和“in”查询。 |
| 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（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf，这是MySQL里默认和最常用的索引类型。 | 适用于大多数查询场景，特别是范围查询和排序。 |
| 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。 | 适用于空间数据类型的范围查找。 |
以下是关于MySQL索引种类的详细解析：
| 索引种类 | 特点 |
| 普通索引 | 仅加速查询。 |
| 唯一索引 | 加速查询 + 列值唯一（可以有null）。 |
| 主键索引 | 加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个。 |
| 组合索引 | 多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并。 |
| 全文索引 | 对文本的内容进行分词，进行搜索。 |
| 覆盖索引 | select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。 |
以下是关于操作索引的详细解析：
| 操作 | SQL语句 |
| 创建普通索引 | CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name); |
| 创建唯一索引 | CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name); |
| 创建普通组合索引 | CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2); |
| 创建唯一组合索引 | CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2); |
| 通过修改表结构创建索引 | ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name); |
| 创建表时直接指定索引 | CREATE TABLE table_name (ID IN NOT NULL,col_name VARCHAR (16) NOT NULL,INDEX index_name (col_name)); |
| 删除索引 | 直接删除索引DROP INDEX index_name ON table_name;修改表结构删除索引ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name; |
以下是关于创建索引的时机的详细解析：
| 时机 | 描述 |
| | |
| WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引，SELECT t.Name FROM mytable_t LEFT JOIN mytable_m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city= '郑州' ;此时就需要对city和age建立索引，由于mytable_m表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要，但是注意，当通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。 |
MySQL 索引是数据库表中用于快速检索数据的数据结构，它们可以显著提高查询性能，但也会增加维护成本，以下是对 MySQL 中可用的索引类型的详细汇总：
1. BTree 索引
BTree 是 MySQL 中默认的索引类型，适用于大多数情况，它是一种自平衡的树结构，可以有效地处理范围查询和排序操作。
特点：自动平衡，支持范围查询和排序。
适用场景：大多数情况，特别是需要范围查询的场景。
2. RTTree 索引
RTTree（RTree）索引是一种空间索引，用于存储二维空间数据，它适用于地理空间数据和其他空间数据类型。
特点：支持空间数据查询。
适用场景：空间数据库和地理信息系统（GIS）。
3. Hash 索引
Hash 索引通过哈希函数直接定位到行数据的位置，它的查找速度非常快，但只能用于精确匹配的查询。
特点：查找速度快，但只支持精确匹配。
适用场景：需要快速查找且查询条件为精确匹配的场景。
4. FullText 索引
FullText 索引用于全文搜索，它允许用户对文本数据进行搜索，并返回包含特定单词或短语的记录。
特点：支持全文搜索。
适用场景：需要进行全文搜索的场景。
5. InnoDB 的聚簇索引（Clustered Index）
InnoDB 引擎的聚簇索引将数据行存储在索引中，而不是在数据表中，这意味着具有相同索引键值的行会存储在一起。
特点：提高查询性能，减少I/O操作。
适用场景：InnoDB 表，尤其是查询中经常包含索引键的场景。
6. InnoDB 的辅助索引（Secondary Index）
InnoDB 的辅助索引与聚簇索引类似，但它们存储了非主键列的数据，它们通常用于查询中不包含主键列的场景。
特点：提高查询性能，尤其是对于辅助列。
适用场景：InnoDB 表，查询中涉及辅助列的场景。
7. MyISAM 的索引
MyISAM 引擎支持两种索引：主索引和辅助索引。
特点：主索引是唯一的，辅助索引可以重复。
适用场景：MyISAM 表，对查询性能要求较高的场景。
8. Spatial 索引
Spatial 索引是一种特殊的索引，用于存储地理空间数据，它与 RTTree 索引类似，但具有更丰富的功能。
特点：支持多种空间操作，如距离、包含等。
适用场景：地理空间数据库和 GIS。
选择合适的索引类型对于提高数据库性能至关重要，以下是一些选择索引类型时应考虑的因素：
查询类型：根据查询类型（范围查询、精确匹配、全文搜索等）选择合适的索引。
数据类型：不同数据类型（如字符串、整数、空间数据等）适用于不同的索引类型。
存储引擎：不同存储引擎（如 InnoDB、MyISAM）支持不同的索引类型。
性能和成本：索引可以提高查询性能，但也会增加维护成本，根据实际需求权衡性能和成本。
希望这个汇总能帮助您更好地了解 MySQL 中的索引类型。
