MySQL 的索引类型有哪些？

MySQL 中的索引是提高查询性能的重要工具，它通过构建数据结构来加速数据检索。MySQL 支持多种索引类型，每种类型适用于不同的场景。以下是 MySQL 中主要的索引类型及其特点：

1. B-Tree 索引（默认类型）

结构：基于平衡多路搜索树（B-Tree），适用于等值查询（=）、范围查询（>、<、BETWEEN）、排序（ORDER BY）和分组（GROUP BY）。
特点：
- 叶子节点存储数据或主键值（InnoDB 的聚簇索引直接存储数据，非聚簇索引存储主键值）。
- 支持前缀匹配（如 LIKE 'abc%'），但 LIKE '%abc' 无法利用索引。
- 适用于多列组合索引（遵循最左前缀原则）。
适用场景：全值匹配、范围查询、排序、分组。

示例：

CREATE INDEX idx_name ON users(name);  -- 单列索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);  -- 组合索引

2. Hash 索引

结构：基于哈希表，仅支持等值查询（=、IN），不支持范围查询或排序。
特点：
- 查询效率高（O(1) 时间复杂度），但仅适用于内存表（如 MEMORY 引擎）或特定场景（如 InnoDB 的自适应哈希索引）。
- 无法避免全表扫描（哈希冲突时需遍历链表）。
适用场景：等值查询（如缓存场景）。

示例：

CREATE TABLE hash_table (id INT,name VARCHAR(100),INDEX USING HASH (name)  -- MEMORY 引擎支持
) ENGINE=MEMORY;

3. Full-Text 索引（全文索引）

结构：专为文本搜索设计，支持对 CHAR、VARCHAR、TEXT 列进行全文检索。
特点：
- 使用倒排索引技术，支持自然语言搜索（MATCH ... AGAINST）、布尔模式搜索等。
- 仅适用于 MyISAM 和 InnoDB（MySQL 5.6+）。
适用场景：文本内容搜索（如博客文章、商品描述）。

示例：

CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles(content);
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('MySQL 索引');

4. R-Tree 索引（空间索引）

结构：基于多维空间数据（如地理坐标），支持空间数据查询（如 MBRContains、ST_Distance）。
特点：
- 仅适用于 MyISAM 和 InnoDB（MySQL 5.7+）。
- 用于地理信息系统（GIS）或空间数据分析。
适用场景：地理位置查询（如附近商家、区域范围搜索）。

示例：

CREATE SPATIAL INDEX idx_location ON stores(location);  -- location 为 GEOMETRY 类型
SELECT * FROM stores WHERE MBRContains(GeomFromText('POLYGON(...)'), location);

5. 前缀索引（Partial Index）

结构：对字符串列的前 N 个字符创建索引，节省存储空间。
特点：
- 适用于长字符串（如 URL、邮箱），但可能降低选择性（重复值增多）。
- 需合理选择前缀长度（通过 COUNT(DISTINCT LEFT(col, N)) 评估）。
适用场景：长字符串列的等值查询。

示例：

CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(10));  -- 对 email 前 10 个字符建索引

6. 唯一索引（Unique Index）

结构：强制列值唯一（允许 NULL，但 NULL 值不重复）。
特点：
- 保证数据唯一性，同时可作为普通索引加速查询。
- 适用于主键（PRIMARY KEY）或唯一约束（UNIQUE KEY）。
适用场景：需要唯一性的字段（如用户名、身份证号）。

示例：

CREATE UNIQUE INDEX idx_username ON users(username);
-- 或直接定义唯一约束
ALTER TABLE users ADD CONSTRAINT uk_email UNIQUE (email);

7. 主键索引（Primary Key Index）

结构：特殊的唯一索引，不允许 NULL 值，且每张表只能有一个。
特点：
- 在 InnoDB 中，主键索引是聚簇索引（数据按主键顺序存储）。
- 用于标识行数据，是表的核心索引。
适用场景：表的唯一标识符（如自增 ID、UUID）。

示例：

CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100)
);

8. 复合索引（Multi-Column Index）

结构：在多列上创建的索引，遵循最左前缀原则。
特点：
- 查询需从索引的最左列开始匹配（如 (a,b,c) 索引可加速 a、a,b、a,b,c 的查询）。
- 避免“索引失效”问题（如跳过最左列或使用范围查询后无法利用后续列）。
适用场景：多列联合查询（如姓名+年龄筛选）。

示例：

CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
-- 有效查询：
SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 25;
-- 无效查询（跳过最左列）：
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

9. 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index, AHI）

结构：InnoDB 自动为频繁访问的索引页构建哈希索引，无需手动创建。
特点：
- 仅在内存中维护，适用于等值查询（如 =、IN）。
- 无法手动控制，由 InnoDB 引擎自动管理。
适用场景：高并发等值查询的热点数据。

10. 函数索引（虚拟列索引）

结构：对计算列（如 LOWER(name)）创建索引，避免在查询中重复计算。
特点：
- 需 MySQL 5.7+ 或 MariaDB 支持。
- 适用于表达式查询（如不区分大小写的搜索）。

示例：

ALTER TABLE users ADD COLUMN name_lower VARCHAR(100) AS (LOWER(name)) STORED;
CREATE INDEX idx_name_lower ON users(name_lower);
SELECT * FROM users WHERE name_lower = 'alice';

索引选择建议

优先选择 B-Tree 索引：适用于大多数场景（等值、范围、排序）。
避免过度索引：每个索引会增加写入开销（INSERT/UPDATE/DELETE）。
利用最左前缀原则：设计复合索引时，将高选择性列放在左侧。
监控索引使用情况：通过 EXPLAIN 分析查询计划，删除未使用的索引。

总结

索引类型	适用场景	引擎支持	示例
B-Tree	全值、范围、排序、分组	MyISAM、InnoDB	`CREATE INDEX idx ON t(col);`
Hash	等值查询（内存表）	MEMORY、InnoDB(AHI)	`INDEX USING HASH (col)`
Full-Text	文本搜索	MyISAM、InnoDB	`CREATE FULLTEXT INDEX ...`
R-Tree	空间数据查询	MyISAM、InnoDB	`CREATE SPATIAL INDEX ...`
前缀索引	长字符串列的等值查询	MyISAM、InnoDB	`INDEX (col(10))`
唯一索引	唯一性约束	所有引擎	`CREATE UNIQUE INDEX ...`
主键索引	表的唯一标识符	所有引擎	`PRIMARY KEY (col)`
复合索引	多列联合查询	MyISAM、InnoDB	`INDEX (a, b, c)`