MySQL有哪几种索引类型？

1、从存储结构上来划分

• BTree索引（B-Tree或B+Tree索引）
• Hash索引
• full-index全文索引
• R-Tree索引

这里所描述的是索引存储时保存的形式

2、从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引。

• 普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
• 复合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并
• 聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节取决于不同
• 的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和
• 数据行。
• 非聚簇索引： 不是聚簇索引，就是非聚簇索引

3、根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系： 聚集索引，非聚集索引。

4. 说一说索引的底层实现？

Hash索引

基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。 图片来源：https://www.javazhiyin.com/40232.html

B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）

B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中

B+Tree索引

是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。

B+tree性质：

• n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。
• 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依
• 关键字的大小自小而大顺序链接。
• 所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
• B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
• B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。

5. 为什么索引结构默认使用B+Tree，而不是B-Tree，Hash，二叉树，红黑树？

B-tree： 从两个方面来回答

B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B(B-)树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对 IO读写次数就降低 了。

由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在 区间查询 的情况，所以通常B+树用于数据库索引。

Hash：

• 虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高；
• 基于Hash表实现，只有Memory存储引擎显式支持哈希索引 ；
• 适合等值查询，如=、in()、<=>，不支持范围查询 ；
• 因为不是按照索引值顺序存储的，就不能像B+Tree索引一样利用索引完成排序 ；
• Hash索引在查询等值时非常快 ；
• 因为Hash索引始终索引的所有列的全部内容，所以不支持部分索引列的匹配查找 ；
• 如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题 。

二叉树： 树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。

红黑树： 树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。