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B+ tree 索引
B-Tree 适用于以下类型的查找：
- 全值匹配：以索引为条件进行精确查找。如
emp_no字段为索引，查询条件为emp_no = 10008； - 前缀匹配：以联合索引的前缀为查找条件。如
emp_no和dept_no为联合索引，查找条件为emp_no = 10008； - 列前缀匹配：匹配索引列的值的开头部分。如
dept_no为索引，查询条件为dept_no like "d1%"; - 匹配范围值：按照索引列匹配一定范围内的值。如
emp_no字段为索引，查询条件为emp_no > 10008； - 只访问索引的查询：如
emp_no字段为索引，查询语句为select emp_no from employees； - 精确匹配某一列并范围匹配某一列：如
emp_no和dept_no为联合索引，查找条件为dept_no = "d004" and emp_no < 10020。
哈希索引
使用哈希索引时，存储引擎会对索引列的值进行哈希运算，并将计算出的哈希值和指向该行数据的指针存储在索引中，因此它更适用于等值比较查询，而不是范围查询。在建立哈希索引时，需要选取选择性比较高的列，即列上的数据不容易重复 (如身份证号)，这样可以尽量避免哈希冲突。因为哈希索引并不需要存储索引列的数据，所以其结构比较紧凑，对应的查询速度也比较快。
InnoDB 引擎有一个名为 “自适应哈希索引 (adaptive hash index)” 的功能，当某些索引值被频繁使用时，它会在内存中基于 B-Tree 索引在创建一个哈希索引，从而让 B-Tree 索引具备哈希索引的优点，如快速查找。
索引的优点
- 索引极大减少了服务器需要扫描的数据量；
- 索引可以帮助服务器避免排序和临时表；
- 索引可以将随机 IO；
索引的创建与使用策略
在查询时，应该避免在索引列上使用函数或者表达式；
对于多列索引，应该按照使用频率由高到低的顺序建立联合索引；
建立索引时，应该考虑查询时候的排序和分组的需求。只有当索引列的顺序和 ORDER BY 字句的顺序完全一致，并且遵循同样的升序或降序规则时候，MySQL 才会使用索引来对结果做排序。
尽量避免创建冗余的索引。通常会出现以下两种情况的冗余：
如已经存在索引 (A，B)，接着又创建了索引 A，此时会出现冗余，因为索引 A 只是索引 (A，B) 的前缀索引；
如为主键列再次创建索引，因为主键已经是唯一索引了，此时再创建就会出现冗余。