首先我們要認識到索引的各種型別；並在認識的基礎上進行對比；

B-Tree索引；

    儲存引擎的不同，會用到不同的技術；

• MyISAM使用字首壓縮技術使得索引更小；
• InnoDB則按照資料格式進行儲存；
• MyISAM索引通過資料的物理位置引用被索引的行；
• InnoDB根據主鍵引用被索引的行；

對於B-Tree索引的自我總結和概括：

簡單地說呢，就相當於我們的書本目錄一樣了，而InnoDB的索引就是根據主鍵來查詢的，因此，當我們建立索引之後，對於查詢的方式，就是現在索引中查詢你想要的主鍵，對應好之後，再跳到那一個主鍵對應的資料行，去查詢所有的資料；　

    伴隨著這種索引，我們就得出了以下幾種適用索引查詢的查詢方法；　

    假定現在的索引有三列，於是我們得出以下的匹配方式；

1. 全值匹配：三列要求全部匹配，全值匹配；
2. 匹配最左字首；只匹配最左層的值，只使用索引的第一列
3. 匹配列字首；匹配第一列的一些部分字母；
4. 匹配範圍值；範圍匹配；
5. 精確匹配某一列並範圍匹配另外一列；從左到右，先精確匹配一列之後再範圍匹配查詢，但是記得，範圍查詢之後不能再做精確匹配了；
6. 只訪問索引的查詢；專門就是隻訪問索引的；

    但隨之而來的還有B-Tree索引的限制：

1. 如果不是從最左字首開始匹配的話，將無法使用索引；
2. 不能跳過索引中間的列，例如，你不能只匹配第一列和第三列；而跳過了第二列，這是不允許的；
3. 如果查詢中有某個列的範圍查詢，在這之後的所有列都無法使用索引優化查詢，這點在前面有說到了；

    雜湊索引；

        基於雜湊表實現，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效；對於每一行資料，計算出一個雜湊碼，不同鍵值的行計算出來的雜湊碼也不一樣，將得出來的雜湊碼存入索引中，同時在索引中儲存指向每行資料的指標；         因為雜湊索引只儲存對應的雜湊值，所以索引的結構十分緊湊；也讓雜湊的查詢的速度非常快；

        雜湊索引的限制：

1. 雜湊索引裡面只包含雜湊值和指標，而不儲存欄位值，所以無法通過索引來避免讀取行，意思也就是說，由於索引中不包含行的資料，所以沒有辦法通過只讀取索引來進而讀取整個行資料，不過，訪問記憶體中的行的速度很快，所以也問題不大；
2. 雜湊索引不是按照索引值順序儲存的，所以也就無法用於排序了；
3. 雜湊索引也不支援部分索引列匹配查詢，因為你雜湊索引畢竟是用索引列的全部內容來計算雜湊值的，沒辦法只用部分索引查詢；
4. 雜湊索引只支援等值查詢，不支援範圍查詢；
5. 訪問雜湊索引的速度非常快，除非有很多雜湊衝突；
6. 如果雜湊衝突很多的話，一些索引維護操作的代價也會很高，因為你如果索引衝突了，就需要遍歷對應雜湊值的連結串列中的每一行，直到找到為止；

         當我們出現雜湊衝突的時候，我們要注意，我們不僅要給出雜湊值，還要給出對應的索引內容，這樣方便我們解決雜湊衝突，畢竟雜湊值相同時，只能通過這樣的方式去區別了；

    空間資料索引；

        emmmm。。。只剩下MyISAM表支援空間索引了，無需字首查詢，而是從所有維度來索引資料；

    全文索引；

        一種特殊型別的索引，查詢的文字中的關鍵詞；而不是直接比較索引中的值；     索引優點：         拿B-Tree索引來比較，因為資料有序，可以將相關列值都儲存在一起，而且因為索引中儲存了實際的列值，所以某些查詢只需要通過索引就能完成了；

        三大優點；

• 索引大大減少了伺服器需要掃描的資料量；
• 索引可以幫助伺服器避免排序和臨時表；
• 索引可以將隨機I/O變為順序I/O；

    高效能的索引策略：

1. 獨立的列：要求建立索引的列必須是獨立的列；
2. 字首索引和索引選擇性；一般我們都是追求，高選擇性的索引的。什麼是高選擇的索引呢？是指不重複的索引和資料表的記錄總數的比值，在1/n和1之間，值越大，則選擇性越高，唯一索引的選擇性是1，這是最好的索引選擇性，效能也是最好的；對於BLOB,TEXT或者很長的VARCHAR型別的列，我們要求必須使用字首索引，因為不允許索引這些列的完整長度；
3. 多列索引：通過在不同的列上建立不同的列索引，來進行匹配查詢；但是事實卻證明，使用多列索引只能說明的你的索引建的很糟糕；
4. 選擇合適的索引列順序；正確的順序依賴於使用該索引的查詢，同時考慮如何更好地滿足排序和分組的需要；將選擇性最高的列放在最前面，只能說是一個比較通用方法，但不是最佳的辦法，具體看具體情況的分析；

    聚簇索引：

        聚簇索引：將索引和對應的資料行都儲存在聚簇索引中，也就是說，並不是一種單獨的索引型別，而是一種資料儲存方式，聚簇索引實際上是儲存了B-Tree索引和資料行；     在這裡我們要強調一下的就是B-Tree和聚簇索引的區別：         首先，這兩者是沒法比的，聚簇索引是B-Tree索引的一部分，B-Tree本身是一種索引型別了，就是按照B-Tree資料結構來實現的，而對於B-Tree索引來說，是用哪一個索引並不重要了，可能是主鍵，也可能是全部的資料，但是一定是儲存了指向對應資料行的指標的，這是一點，而聚簇索引就是儲存了B-Tree索引和對應的資料行，方便了資料的查詢；     聚簇索引的優點：

1. 可以將相關資料儲存在一起；
2. 資料訪問更快；
3. 使用覆蓋索引掃描的查詢可以直接使用主鍵值；

    聚簇索引的缺點：

1. 最大限度地提高了I/O密集型應用的效能；但是訪問順序沒有那麼重要了，沒有什麼優勢；
2. 插入速度嚴重依賴於插入順序；
3. 更新聚簇索引列 的代價很高；
4. 會面臨頁分裂的的問題；
5. 聚簇索引會導致全表掃描變慢；
6. 二級索引（非聚簇索引）可能比想象的要更大；

    覆蓋索引：

        是指索引的葉子節點中已經包含要查詢的資料，如果一個所以包含所有需要查詢的欄位的值，就稱為覆蓋索引；直接掃描索引就可以查詢到你想要的值；         因為我們知道這個因為覆蓋索引要求，你在索引中就將要查詢的東西查到了，所以索引必須要儲存索引列的值，因此，雜湊索引，空間索引，全文索引都不能用於覆蓋索引；