1. 普通索引：最基本的索引，它沒有任何限制，用於加速查詢。
2. 唯一索引unique：索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。
3. 主鍵索引： 是一種特殊的唯一索引，一個表只能有一個主鍵，不允許有空值。一般是在建表的時候同時創建主鍵索引。
4. 空間索引Spatial ：空間索引是對空間數據類型的字段建立的索引，MYSQL中的空間數據類型有4種，分別是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL關鍵字進行擴展，使得能夠用於創建正規索引類型的語法創建空間索引。創建空間索引的列，必須將其聲明為NOT NULL，空間索引只能在存儲引擎為MYISAM的表中創建
5. 全文索引fulltext： 主要用來查找文本中的關鍵字，而不是直接與索引中的值相比較。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一個搜索引擎，而不是簡單的where語句的參數匹配。
Hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節點到枝節點，最后才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠高於 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢，不能使用范圍查詢。
由於 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於范圍的過濾，因為經過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系，並不能保證和Hash運算前完全一樣。
（2）Hash 索引無法被用來避免數據的排序操作。
由於 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關系並不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數據庫無法利用索引的數據來避免任何排序運算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合並后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。
（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放於一個 Hash 表中，由於不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數據的記錄條數，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際數據進行相應的比較，並得到相應的結果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能並不一定就會比B-Tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果創建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數據的訪問，而造成整體性能低下
2. B-Tree索引
B-Tree 索引是 MySQL 數據庫中使用最為頻繁的索引類型，除了 Archive 存儲引擎之外的其他所有的存儲引擎都支持 B-Tree 索引。不僅僅在 MySQL 中是如此，實際上在其他的很多數據庫管理系統中B-Tree 索引也同樣是作為最主要的索引類型，這主要是因為 B-Tree 索引的存儲結構在數據庫的數據檢 索中有非常優異的表現。 一般來說， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的結構來存儲的，也就是所有實際需要的數據都存放於 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一個 Leaf Node 的最短路徑的長度都是完全相同的，所以我們大家都稱之為 B-Tree 索引當然，可能各種數據庫（或 MySQL 的各種存儲引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的時候會對存儲結構稍作改造。如 Innodb 存儲引擎的 B-Tree 索引實際使用的存儲結構實際上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 數據結構的基礎上做了很小的改造，在每一個 Leaf Node 上面出了存放索引鍵的相關信息之外，還存儲了指向與該 Leaf Node 相鄰的后一個 LeafNode 的指針信息，這主要是為了加快檢索多個相鄰 Leaf Node 的效率考慮。 在 Innodb 存儲引擎中，存在兩種不同形式的索引，一種是 Cluster 形式的主鍵索引（ Primary Key ），另外一種則是和其他存儲引擎（如 MyISAM 存儲引擎）存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引，這種索引在 Innodb 存儲引擎中被稱為 Secondary Index 。下面我們通過圖示來針對這兩種索引的存放 形式做一個比較。
圖示中左邊為 Clustered 形式存放的 Primary Key ，右側則為普通的 B-Tree 索引。兩種 Root Node 和 Branch Nodes 方面都還是完全一樣的。而 Leaf Nodes 就出現差異了。在 Prim中， Leaf Nodes 存放的是表的實際數據，不僅僅包括主鍵字段的數據，還包括其他字段的數據據以主鍵值有序的排列。而 Secondary Index 則和其他普通的 B-Tree 索引沒有太大的差異，Leaf Nodes 出了存放索引鍵 的相關信息外，還存放了 Innodb 的主鍵值。
所以，在 Innodb 中如果通過主鍵來訪問數據效率是非常高的，而如果是通過 Secondary Index 來訪問數據的話， Innodb 首先通過 Secondary Index 的相關信息，通過相應的索引鍵檢索到 Leaf Node之后，需要再通過 Leaf Node 中存放的主鍵值再通過主鍵索引來獲取相應的數據行。MyISAM 存儲引擎的主鍵索引和非主鍵索引差別很小，只不過是主鍵索引的索引鍵是一個唯一且非空 的鍵而已。而且 MyISAM 存儲引擎的索引和 Innodb 的 Secondary Index 的存儲結構也基本相同，主要的區別只是 MyISAM 存儲引擎在 Leaf Nodes 上面出了存放索引鍵信息之外，再存放能直接定位到 MyISAM 數據文件中相應的數據行的信息（如 Row Number ），但並不會存放主鍵的鍵值信息
索引是數據庫中用來提高性能的最常用工具。所有MySql列類型都可以被索引。索引用於快速找出在某個列中有一特定值的行。如果不使用索引，MYSQL必須從第一條記錄開始然后讀完整個表直到找出相關的行。常用的包括BTREE索引和HASH索引。
創建的語句：
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type]
on tbl_nam(index_col_name,……)
1
2
3
1
2
3
刪除索引語句：
DROP INDEX index_name ON tbl_name
1
2
1
2
設計索引的規則：
最適合索引的列是出現在where子句中的列，或連接子句中指定的列，而不是出現在select關鍵字后的選擇列表中的列。
索引的列的基數越大，索引的效果越好。
盡量使用短索引。能夠節省大量索引空間，也可能使查詢更快。
不要過度索引。索引都要占用額外的磁盤空間，並降低寫操作的性能。在修改表的內容時，索引必須進行更新，有時可能需要重構。
BTREE索引和HASH索引的比較
1、B-Tree索引
索引存儲的值按索引列中的順序排列。可以用B-Tree索引進行全關鍵字、關鍵字范圍和關鍵字前綴查詢。如果使用索引，必須保證按索引最左邊前綴進行查詢。由於B樹中節點是順序存儲的，可以對查詢結果進行order by。
限制：
1)查詢必須從索引的最左邊的列開始
2)不能跳過某一索引列。
3)存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列。
例如，如果你的查詢語句為WHERE last_name=”Smith” AND first_name LIKE ‘J%’ AND dob=’1976-12-23’，則該查詢只會使用索引中的前兩列，因為LIKE是范圍查詢。
2、Hash索引
MySQL中只有Memory存儲引擎顯示支持hash索引，是默認索引類型，它也支持B-Tree索引。
如果多個值有相同的hash code，索引把它們的行指針用鏈表保存到同一個hash表項中。
因為索引自己僅僅存儲很短的值，所以索引非常緊湊，hash值不取決於列的數據類型，
int列的索引和長字符串列的索引一樣大。
3、總結
HASH索引適合等式比較的操作，不能用來加速order by操作，也不能確定在兩個值之間大約有多少行，會影響一些查詢的執行效率。而且只能使用整個關鍵字來搜索一行。
BTREE索引，使用大於，小於，BETWEEN，不等於，LIKE等操作符的時候都可以用。對索引字段進行范圍查詢的時候，只有BTREE索引可以通過索引訪問。HASH索引實際上是全表掃描的。
如果對多列進行索引，列的順序非常重要，MySQL僅能對索引最左邊的前綴進行有效查找。
假設存在組合索引it1c1c2(c1,c2)，查詢語句select * from t1 where c1=1 and c2=2能夠
使用該索引。查詢語句select * from t1 where c1=1也能夠使用該索引。
但是，查詢語句select * from t1 where c2=2不能夠使用該索引，
因為沒有組合索引的引導列，即，要想使用c2列進行查找，必需出現c1等於某值。
索引是在存儲引擎中實現的，不是在服務器層中實現的。所以，每種存儲引擎的索引都不
一定完全相同，並不是所有的存儲引擎都支持所有的索引類型。
高性能索引策略
1、聚簇索引
聚簇索引保證關鍵字的值相近的元組存儲的物理位置也相同（所以字符串類型不宜建立聚簇索引，
特別是隨機字符串，會使得系統進行大量的移動操作），且一個表只能有一個聚簇索引。
因為由存儲引擎實現索引，所以，並不是所有的引擎都支持聚簇索引。
目前，只有solidDB和InnoDB支持。
2、覆蓋索引
索引的使用
1）索引不會包含有null值得列
2）盡量使用短索引，對串列進行索引，如果可能應該指定一個前綴長度。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁盤空間和IO操作
3）like語句操作：like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
4）不要在列上進行運算
例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，將在每個行上進行運算，這將導致索引失效而進行全表掃描，因此我們可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。
使用限制：
1)由於索引僅包含hash code和記錄指針，所以，MySQL不能通過使用索引避免讀取記錄。但是訪問內存中的記錄是非常迅速的，不會對性能造成太大影響
2)不能使用hash索引排序。
3)Hash索引不支持鍵的部分匹配，因為是通過整個索引值來計算hash值的。
4)Hash索引只支持等值比較，例如使用=，IN( )和<=>。對於WHERE price>100並不能加速查詢。
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