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索引类型: B-TREE索引，哈希索引
•B-TREE索引加速了数据访问，因为存储引擎不会扫描整个表得到需要的数据。相反，它从根节点开始。根节点保存了指向子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点中值的上界和下界。最后，存储引擎可能无法找到需要的数据，也可能成功地找到包含数据的叶子页面。
•例：B-TREE索引 对于以下类型查询有用。匹配全名、匹配最左前缀、匹配列前缀、匹配范围值、精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分；
B-TREE索引的局限：如果查找没有从索引列的最左边开始，它就没什么用处。不能跳过索引中的列，存储引擎不能优先访问任何在第一个范围条件右边的列。例：如果查询是where last_name=’Smith’ AND first_name LIKE ‘J%’ AND dob=’1976-12-23’;访问就只能使用索引的头两列，因为LIKE是范围条件。
•哈希索引建立在哈希表的基础上，它只对使用了索引中的每一列的精确查找有用。对于每一行，存储引擎计算出了被索引列的哈希码，它是一个较小的值，并且有可能和其他行的哈希码不同。它把哈希码保存在索引中，并且保存了一个指向哈希表中每一行的指针。
•因为索引只包含了哈希码和行指针，而不是值自身，MYSQL不能使用索引中的值来避免读取行。
•MYSQL不能使用哈希索引进行排序，因为它们不会按序保存行。
•哈希索引不支持部分键匹配，因为它们是由被索引的全部值计算出来的。也就是说，如果在（A，B）两列上有索引，并且WHERE子句中只使用了A，那么索引就不会起作用。
•哈希索引只支持使用了= IN（）和的相等比较。它们不能加快范围查询。例如WHERE price > 100;
•访问哈希索引中的数据非常快，除非碰撞率很高。当发生碰撞的时候，存储引擎必须访问链表中的每一个行指针，然后逐行进行数据比较，以确定正确的数据。如果有很多碰撞，一些索引维护操作就有可能会变慢。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/duanxz/p/5106689.html
