索引的种类
普通索引
最基本的索引，没有任何限制。
唯一索引
索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
主键索引
是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。建立主键时就自动生成了该索引。
组合索引
指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。遵循最左匹配原则。
全文索引
主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较
索引的类型
FULLTEXT
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。
HASH
由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。
BTREE
要讲B+树，就要先讲讲B树的规则：
而B+树是B树变体，其定义基本与B树相同，除了：
非叶子节点的子树指针与关键字个数相同
非叶子节点的的子树指针P[i]，指向关键字值（K[i]，K[i+1]）的子树
非叶子节点只用来索引，数据都保存在叶子节点中
所有叶子节点均有一个链指针指向下一个叶子节点
B+树如图所示：
RTREE
RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。
使用HASH索引的缺点
（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。
使用B+树索引的优点
（1）B+树的磁盘读写代价更低
b+树的非叶子节点只保存了关键字的数据，没有保存具体的信息，这样内存中一次性读取的关键字就更多，相对来说IO读写速度也就降低了
（2）B+树的查询效率更加稳定
由于内部节点并不是最终指向内容的节点，而只是叶子节点中关键字的索引，所以任何关键字必须从根节点到叶子节点，是稳定的
（3）B+树更有利于对数据库的扫描
b树提高了IO性能,但没有解决效率低下的问题，b+树只需要遍历叶子节点就能进行数据库常见的范围查询
联合索引的最左匹配原则
1、最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2、=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
select * from test where a<10 and b <10 and c<10;
聚集索引和非聚集索引
MyISAM的索引是非聚集索引，具体表现在结构与数据的分离。MyISAM的B+树的叶子结点的data域中存储的是地址，与该地址相映射的是另一个文件中所存储的数据。因此需要从主键值获取到数据地址，再从地址获取具体数据。MyISAM的辅助索引与主键索引区别不大，只是主键索引的key不能重复。
InnoDB的索引是聚集索引，因为InnoDB的B+树的叶子结点的data域存储的就是数据，省去了根据地址查找数据的步骤。InnoDB的辅助索引的data域就是主键的数值，所以进行辅助索引前，会先获取主键的信息，所以主键不宜过大，因为会到致辅助索引过大，很消耗资源。InnoDB的主键是主键索引，非主键是辅助索引。
索引是建立越多越好吗？
数据量小的表不需要建立索引，建立索引会增加额外的索引开销
数据变更需要维护索引，因此需要更多的索引意味着更多的维护成本
更多的索引意味着也需要更多的空间
索引的注意要点
1.列上进行函数计算将不会使用索引；
2.对于创建索引的列，避免存储NULL，NULL会使索引更加复杂、效率变低，可以使用NOT NULL进行约束；
3.对于模糊查询like '%abc%'，将不会使用索引，而like 'abc%'将会使用索引；
4.对于not in、not exists、!=等负向查询将不会使用索引；
5.每次查询只使用一个索引，如果where条件使用了索引，order by将不再使用索引；
6.对于where子句中有多个查询条件的，单列索引的效率不如复合索引，因为查询每次只能使用一个索引；
7.MySQL只对以下操作符才使用索引：<、<=、=、>、>=、between、in，但是需要注意in的范围值不要太多；
8.union all可以使用索引，但本身效率不是很高，不建议使用；
9.列上进行类型转换的将不会使用索引；
10.老版本MySQL对OR条件不使用索引，新版本才支持，不建议使用OR。
参考：
https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6289714.html
https://www.cnblogs.com/yuan-shuai/p/3225417.html