MySql数据库索引
HASH索引
对于每一行数据，对应索引列都会有一个不同的哈希码，并且将哈希码和指向数据行的指针维护到哈希表中。
特点
- 无法用于排序 （因为哈希索引数据不是按照索引值顺序存储的）
- 不支持部分索引列查找（如果在name和age两列上建立索引，如果查询只有name,则无法使用索引。）
- 不支持范围查询（比如where age>20）
- 可能会出现hash冲突（如果多个数据列对应的hash值匹配到了哈希表中的同一节点上，那么会去遍历这个节点上所有的值，直到找出匹配或者无匹配值，这样就会严重影响查询效率）
- 在InnoDB引擎中的哈希索引由引擎自动优化创建，我们无法手动创建哈希索引（高性能Mysql中有这么一个例子 如果需要存储大量url，并且需要进行查找，使用BTREE的话路径会很长，所以可以使用CRC32对url做哈希，这样就可以通过hash去匹配主键，再找到对应的记录）
BTREE索引
使用B-Tree数据结构来存储数据。
特点
- 顺序存储，适合查找范围数据
- 支持部分索引列查找，但是只支持以下类型
（1）全值匹配：即和索引中所有列进行匹配。
（2）匹配最左前缀 如之前提到的只索引name，并且不能跳过索引中的列，如有索引（name,age）,则不能直接匹配age。
（3）匹配列前缀：即匹配某一列的开头部分，比如name中以zhang开头的。
（4）匹配范围值：即匹配某一列的范围。
（5）精确匹配某一列并模糊匹配另外一列，比如 有索引（name,age,sex）有查询条件 where name ='zhangsan' and age >20 ， 这样sex就无法使用索引优化查找）
如何使用索引？
- 索引列不能是表达式的一部分
- 有时候需要索引很长的字符，如前面提到的url，除了模拟哈希，也可以索引开始的部分字符，这样可以节约索引空间，提高效率，但是也会降低索引的选择性，所以在考虑前缀时应该使前缀的选择性接近于索引整个列（但是也需要考虑数据分布不均匀的情况）。
索引的选择性:不重复的索引值和数据表记录总数的比值，索引的选择性越高查询效率越高，就可以在查询时过滤掉更多的行
- 通常情况下，尽可能的扩展索引，而不是建立新的索引
- 选择选择性高的列放在索引的前面。
聚簇索引
聚簇索引不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。节点页中包含索引列，在叶子页中包含所有数据行（比如id存储在节点页中，该id对应的行数据存储在叶子页中）。
特点
- 数据访问快（因为索引和数据保存在一个树中）
- 使用覆盖索引可以直接使用节点页中的主键值
- 最好避免随机的聚簇索引，按照主键的顺序插入是最快的方式（比如auto_increment），否则会出现页分裂和碎片，严重影响性能（比如uuid）
- 二级索引访问需要两次查找（先查找对应数据的主键id,再通过id查找对应数据行）
覆盖索引
一个索引包含所有需要查询字段的值。
特点
- 避免回表（如前面所说，二级索引访问数据需先得到id，然后通过id找到对应数据行，这种现象称之为“回表”，可以通过覆盖索引的方式避免回表）
- 只需读取索引，减少数据的访问。
