1.B-Tree索引
例子
CREATE TABLE `test`.`student` (
`name` VARCHAR(45) NULL ,
`dob` DATE NULL ,
`desc` VARCHAR(45) NULL ,
INDEX `btree` USING BTREE (`name` ASC, `dob` ASC, `desc` ASC) )
ENGINE = MyISAM
DEFAULT CHARACTER SET = utf8
COLLATE = utf8_general_ci;
BTree索引起作用的情况
1)匹配全名：例如，可以帮助查找 name = "Jack" and dob = "1991-09-09" and desc = "good" 的行
2)匹配最左前缀：例如，可以查找所有name = "Allen" 的人
3)匹配列前缀： 例如，可以查找desc以 g 开头的人
4)匹配最左前缀的范围值: 例如，可以查找 name like "Jac%"的人
5)匹配某列精确值和某列范围值：例如，可以查找 name = "Jack" and desc like "goo%"
BTree索引不起作用的情况
1)查找没有从索引最左边开始的行：例如，查找dob = "1991-09-09" 或者 desc = "good",或者 name like "%ack" 的行
2)跳过索引列：例如，查找name="Jack" and desc="good" 此处跳过了dob
3)存储引擎不优化第一个范围条件右边的列：例如，name like "Jack%" and dob = "1991-09-09" and desc = "good",此处dob和desc不会被优化
2.哈希索引
哈希索引使用一个hash表来保存索引经过hash以后的key，value指向实际数据地址，他是一种高效索引，但也有他的局限性：
1.哈希索引是无序的，所以他只适用于 =， <=>， IN()这样的精准查询，而不支持范围查询，如>,<，between。
2.哈希索引不同的值经过hash以后可能存在相同的key，这些相同的key将会使用一个链表保存在一个key对应的地址中，当查询有碰撞的值时，hash索引先通过hash值找到链表，在通过匹配链表里的值来找到对应的数据地址，而当碰撞量大时，hash索引的效率就会降低
一般Hash索引用于将做长字段列的索引，他会将长字段列的索引key压缩为短的hash值，例如：
要建立长的url索引，就可以使用hash索引，由于url比较长，直接建立索引会使索引变得巨大，我们可以为url建立一个索引列，这样就可以压缩索引长度
而如果数据库引擎不支持hash索引，我们可以自己模拟hash索引，
比如一个表中有 url 列 和 url_crc列，然后为url_crc建立btree索引
查询的时候使用如下查询
SELECT * FROM url_table WHERE url = "www.baidu.com" AND url_crc = CRC32("www.baidu.com");
这样就能使hash索引发挥作用，并且得到精确结果
而直接使用url_crc查询，则有可能出现碰撞，例如
SELECT * FROM url_table WHERE url_crc = CRC32("www.baidu.com");
有可能查出两条不同的url，因为这两条url的crc32值是一样的
3.空间索引
4.全文索引：MyISAM独有的一种特殊索引(从MySQL5.6开始Innodb也支持全文索引)，用来检索大段文本，查找文本关键字，索引类型为FULLTEXT，使用match和against函数操作，例如
select * from news where match(content) against("The president");
此处先对content列简历全文索引，然后查找content中含有The president关键字的行
其他
MySQL的索引总是按照字符集的单位最大长度计算,例如engine的索引最大长度是999bytes,而使用了utf8字符集,那么索引的最大长度就是333个字符(utf8单个字符最大为3bytes)
