一：B-tree索引 相當於金字塔大樹分支 例如1000條數據 也就10多行 那么查詢也只需要10多次。獨立索引只能用一個。
二：hash索引 一對一主鍵 不利於范圍查詢 無法利用前綴查詢
所謂Hash索引，當我們要給某張表某列增加索引時，將這張表的這一列進行哈希算法計算，得到哈希值，排序在哈希數組上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要經過多次的磁盤IO，但是innodb和myisam之所以沒有采用它，是因為它存在着好多缺點：
1、因為Hash索引比較的是經過Hash計算的值，所以只能進行等式比較，不能用於范圍查詢
1、每次都要全表掃描
2、由於哈希值是按照順序排列的，但是哈希值映射的真正數據在哈希表中就不一定按照順序排列，所以無法利用Hash索引來加速任何排序操作
3、不能用部分索引鍵來搜索，因為組合索引在計算哈希值的時候是一起計算的。
4、當哈希值大量重復且數據量非常大時，其檢索效率並沒有Btree索引高的。
Btree索引
至於Btree索引，它是以B+樹為存儲結構實現的。
但是Btree索引的存儲結構在Innodb和MyISAM中有很大區別。
在MyISAM中，我們如果要對某張表的某列建立Btree索引的話，如圖：
所以我們經常會說MyISAM中數據文件和索引文件是分開的。
因此MyISAM的索引方式也稱為非聚集，Innodb的索引方式成為聚集索引。
至於輔助索引，類似於主索引，唯一區別就是主索引上的值不能重復，而輔助索引可以重復。
因此當我們根據Btree索引去搜索的時候，若key存在，在data域找到其地址，然后根據地址去表中查找數據記錄。
至於Innodb它跟上面又有很大不同，它的葉子節點存儲的並不是表的地址，而是數據
我們可以看到這里並沒有將地址放入葉子節點，而是直接放入了對應的數據，這也就是我們平常說到的，Innodb的索引文件就是數據文件，
那么對於Innodb的輔助索引結構跟主索引也相差很多