嗨呀大家好，我是小米，一个31岁还保持着程序员浪漫的大哥哥（别笑，技术圈我们永远年轻~）。
今天又是被一位朋友的社招面试经历触发的一天。
故事要从昨天中午的火锅说起。
一顿火锅，一场社招的"索引拷问"
"我感觉我被那个面试官当成了索引百科全书了！"小孟夹着一块牛肚，一脸生无可恋。
我笑了笑："问什么了？"
"就问我MySQL索引的类型！我一开始挺开心的，这题我熟！我说了B+树索引、哈希索引，结果对方继续追问'联合索引呢？前缀索引呢？空间索引呢？全文索引呢？主键索引、唯一索引和普通索引又怎么区分？'我当场卡壳。"
啧啧，这可不是你一个人卡。
MySQL面试题里，"索引的类型"这题最常见，也最容易让人掉进"答了，却答不全"的坑。
所以今天，小米我就来一次火锅级的梳理 ------把所有你在MySQL面试里能遇到的"索引类型"讲清楚。
记住：这一题不止是"几种索引"的死记硬背，更是对原理理解、场景适配和性能意识的综合考察。
逻辑分类：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、空间索引
我们先来个最常见分类法，基于功能逻辑划分的5种类型。
1. 主键索引（Primary Key Index）
- 每张表只能有一个主键索引，字段值必须唯一且非空。底层用B+树实现。
- 面试加分说法：在InnoDB中，主键索引就是聚簇索引（Clustered Index） ，数据和索引存储在一起，按照主键顺序排列。
2. 唯一索引（Unique Index）
- 保证列值唯一，但可以为NULL；一个表可以有多个唯一索引。
- 面试常见追问：多个NULL算不算违反唯一？不算，因为MySQL认为NULL ≠ NULL。
3. 普通索引（Index）
- 最基本的索引类型，没有任何限制，用得最多，性能最自由。
- 场景：频繁作为 WHERE 查询条件的字段，但无需唯一限制。
4. 全文索引（Fulltext Index）
- 用于大文本字段（如 TEXT、VARCHAR），进行"全文检索"。
- 支持自然语言搜索，适合做文章、搜索引擎之类。
5. 空间索引（Spatial Index）
- 基于 R-Tree 实现的索引，支持空间数据类型（如 GEOMETRY）。主要用于GIS系统（地理信息系统），普通业务中不常见。
物理结构分类：B+树索引 vs 哈希索引 vs R树索引 vs 全文倒排索引
逻辑类型讲完了，我们再来看物理结构维度的分类方式，这个在深入原理时特别重要。
1. B+树索引（B+ Tree Index）
InnoDB默认索引类型。
- 支持范围查找
- 查询性能随层级增加而略有降低
- 聚簇索引（主键）和二级索引（辅助索引）都是B+树
记住：聚簇索引和B+树不是等价关系，聚簇是一种数据组织方式，B+树是结构。
2. 哈希索引（Hash Index）
Memory引擎中支持。
- 基于哈希表，只适用于等值查询
- 不支持范围查找、排序、最左匹配
- 非常快，但限制也多
面试常问陷阱：为啥InnoDB不用哈希索引？因为它不支持范围查找、顺序遍历，而InnoDB需要这些能力。
3. R树索引（R-Tree Index）
- 专为空间数据设计，比如存储经纬度、几何对象等。
- 只适用于MyISAM或空间引擎，InnoDB直到MySQL 8.0才初步支持。
4. 倒排索引（Inverted Index）
全文索引背后的结构。
- 每个关键字对应文档集合
- 快速实现模糊搜索，分词支持强
- 但对更新不敏感，性能不如B+树
创建方式维度：单列索引、联合索引、前缀索引、函数索引、虚拟列索引
是的，MySQL索引还有一大类是从创建方式来分类。
1. 单列索引
- 为单个字段创建索引，是最基本形式。
- 例如：CREATE INDEX idx_name ON user(name);
2. 联合索引（复合索引）
- 包含多个字段的索引。
- 例如：CREATE INDEX idx_name_age ON user(name, age);
- 最左前缀法则：MySQL只使用从最左边起连续的字段，比如只用到了name和age，但跳过name是不会使用索引的。
3. 前缀索引
- 对字符串字段，截取前几个字符建立索引。
- 适用于很长的字符串，节省存储空间。
- 例如：CREATE INDEX idx_name_prefix ON user(name(10));
- 面试进阶点：前缀索引不能用于ORDER BY和GROUP BY等排序操作。
4. 函数索引（Function-based Index）
- MySQL 8.0支持，可以对表达式或函数结果建立索引。
- 例如：CREATE INDEX idx_lower_name ON user((LOWER(name)));
- 注意小括号是必须的。
5. 虚拟列索引（Generated Column Index）
通过生成列建立索引，让表达式结果变成字段。
更灵活，也更适合索引表达式。
如何面试回答这个问题，才能不"只说个B+树"
现在回到文章的开头，小孟被问的那道题：
"MySQL索引有哪些类型？"
你要这么回答：
答题模板：
MySQL索引从不同维度可以分为多种类型。
按照功能逻辑来分，有主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、空间索引；
按照底层结构，常见的有B+树索引（用于InnoDB）、哈希索引（用于Memory）、R-Tree索引（空间索引）、倒排索引（全文索引）；
从创建方式来看，还有单列索引、联合索引、前缀索引、函数索引和虚拟列索引等。
实际开发中，我们会根据查询场景、字段类型和查询频率综合设计索引结构。
这不仅考察你对索引的分类是否熟悉，更重要的是------是否知道怎么选择使用它们。
实战思考：这几个坑你踩过没？
- 字符串字段不加前缀索引导致索引失效
- 联合索引顺序写反，结果走不了索引
- 全文索引没用MATCH AGAINST而是用LIKE，性能飘了
- 表中数据少，加索引反而慢（别忘了MySQL的成本优化器会判断是否使用索引）
一个问题，背后是整个索引体系的掌握
好了，今天的小米课堂就到这里啦。
你看，MySQL面试时常常一句话"索引有哪几种类型"，其实背后包含的是：
- 索引逻辑结构
- 底层实现原理
- 查询适配场景
- 性能优化意识
学会不是难，难的是理清这些概念之间的边界和联系。
火锅吃完了，故事讲完了。
希望下一次你面对"这题我熟！"的时候，是真的熟，熟得连面试官都忍不住说一句：
"你对索引理解得很透，继续聊聊执行计划吧~"
END
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