索引在 MySQL 数据库中分三类：
- B+ 树索引
- Hash 索引
- 全文索引
目的：在查询的时候提升效率
b+树
参考：https://blog.csdn.net/qq_40649503/article/details/115799935
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B_TREE。B_TREE索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了子节点的指针，存储引擎会根据指针快速寻找数据。
B+ 树和 B 树的不同
①B+ 树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。
之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的，InnoDB 中页的默认大小是 16KB。
如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少，数据查询的效率也会更快。
另外，B+ 树的阶数是等于键值的数量的，如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值，那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000×1000=10 亿个数据。
一般根节点是常驻内存的，所以一般我们查找 10 亿数据，只需要 2 次磁盘 IO。
②因为 B+ 树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的。
那么B+ 树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。而 B 树因为数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。
有心的读者可能还发现上图 B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的，叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。
其实上面的 B 树我们也可以对各个节点加上链表。这些不是它们之前的区别，是因为在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，索引就是这样存储的。
也就是说上图中的 B+ 树索引就是 InnoDB 中 B+ 树索引真正的实现方式，准确的说应该是聚集索引（聚集索引和非聚集索引下面会讲到）。
通过上图可以看到，在 InnoDB 中，我们通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。
MyISAM 中的 B+ 树索引实现与 InnoDB 中的略有不同。在 MyISAM 中，B+ 树索引的叶子节点并不存储数据，而是存储数据的文件地址。
聚集索引 VS 非聚集索引
在上节介绍 B+ 树索引的时候，我们提到了图中的索引其实是聚集索引的实现方式。
那什么是聚集索引呢？在 MySQL 中，B+ 树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。
这里我们着重介绍 InnoDB 中的聚集索引和非聚集索引：
①聚集索引（聚簇索引）：以 InnoDB 作为存储引擎的表，表中的数据都会有一个主键，即使你不创建主键，系统也会帮你创建一个隐式的主键。
这是因为 InnoDB 是把数据存放在 B+ 树中的，而 B+ 树的键值就是主键，在 B+ 树的叶子节点中，存储了表中所有的数据。
这种以主键作为 B+ 树索引的键值而构建的 B+ 树索引，我们称之为聚集索引。
②非聚集索引（非聚簇索引）：以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引，我们称之为非聚集索引。
非聚集索引与聚集索引的区别在于非聚集索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键，想要查找数据我们还需要根据主键再去聚集索引中进行查找，这个再根据聚集索引查找数据的过程，我们称为回表。
明白了聚集索引和非聚集索引的定义，我们应该明白这样一句话：数据即索引，索引即数据。
hash索引
参考https://blog.csdn.net/weixin_43895297/article/details/88827631
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113917726
哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于hashmap。因为索引的结构是十分紧凑的，所以hash索引的查询很快。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
hash索引的不足：
1).Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
2).Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
3).Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
4).Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
5).Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下
简单地说，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。
从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是：
1).如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；
2).从示意图中也能看到，如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
3).同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like 'xxx%' 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
4).哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
5).B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
hash索引和b+树索引的区别
复合索引的最左匹配原则
参考：http://www.mybatis.cn/archives/403.html
创建索引的类型
主键 primary
唯一 unique
全文 fulltext
普通
复合索引 多个列一起建立一个索引
使用索引的缺点
- 修改了数据，mysql会去修改索引的，导致mysql的性能下降
- 维护索引的开销是比较大
哪些字段上适合建立索引？
和行的数量越接近越好
说明这个索引就越有用，值得建立
如果某个列的取值范围很广，几乎没有重复的值，称为高选择性的列，添加b+树索引最合适。
优化思路
查询数据的时候很慢？
数据库优化的思路：
- 加硬件： cpu，内存，磁盘，网络带宽 --》加机器 --》简单粗暴 --》效果非常好
2.优化软件
2.1 优化linux操作系统的内核参数
2.2 关闭不需要的服务和进程
2.3 MySQL的配置参数的优化
buffer_pool
等
2.4 SQL语句的优化：
子查询，连接查询 --》索引
创建索引
2.5 分表分库
分表： 将一个大表拆分成多个小表
分库： 将多个表拆分到不同的库里，然后不同库跑到不同机器上
分区： 使用分区技术
2.6 使用中间件缓存--》redis等
2.7 使用集群
总结： 优化的思想
1.加硬件
2.优化软件 --》使用最多
3.加机器
4.加缓存