1.MySQL有哪幾種索引類型?

1、從存儲結構上來劃分：BTree索引(B-Tree或B+Tree索引)，Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。這里所描述的是索引存儲時保存的形式，

2、從應用層次來分：普通索引，唯一索引，復合索引。

普通索引：即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引

唯一索引：索引列的值必須唯一，但允許有空值

復合索引：多列值組成一個索引，專門用于組合搜索，其效率大于索引合并

聚簇索引(聚集索引)：并不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。具體細節取決于不同的實現，InnoDB的聚簇索引其實就是在同一個結構中保存了B-Tree索引(技術上來說是B+Tree)和數據行。

非聚簇索引： 不是聚簇索引，就是非聚簇索引

3、根據中數據的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序關系： 聚集索引，非聚集索引。

2. 說一說索引的底層實現?

Hash索引

基于哈希表實現，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效，對于每一行數據，存儲引擎都會對所有的索引列計算一個哈希碼(hash code)，并且Hash索引將所有的哈希碼存儲在索引中，同時在索引表中保存指向每個數據行的指針。

B-Tree索引(MySQL使用B+Tree)

B-Tree能加快數據的訪問速度，因為存儲引擎不再需要進行全表掃描來獲取數據，數據分布在各個節點之中。

B+Tree索引

是B-Tree的改進版本，同時也是數據庫索引索引所采用的存儲結構。數據都在葉子節點上，并且增加了順序訪問指針，每個葉子節點都指向相鄰的葉子節點的地址。相比B-Tree來說，進行范圍查找時只需要查找兩個節點，進行遍歷即可。而B-Tree需要獲取所有節點，相比之下B+Tree效率更高。

B+tree性質：

n棵子tree的節點包含n個關鍵字，不用來保存數據而是保存數據的索引。

所有的葉子結點中包含了全部關鍵字的信息，及指向含這些關鍵字記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。

所有的非終端結點可以看成是索引部分，結點中僅含其子樹中的最大(或最小)關鍵字。

B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。

B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。

3. 為什么索引結構默認使用B+Tree，而不是B-Tree，Hash，二叉樹，紅黑樹?

B-tree： 從兩個方面來回答

• B+樹的磁盤讀寫代價更低：B+樹的內部節點并沒有指向關鍵字具體信息的指針，因此其內部節點相對B(B-)樹更小，如果把所有同一內部節點的關鍵字存放在同一盤塊中，那么盤塊所能容納的關鍵字數量也越多，一次性讀入內存的需要查找的關鍵字也就越多，相對IO讀寫次數就降低了。
• 由于B+樹的數據都存儲在葉子結點中，分支結點均為索引，方便掃庫，只需要掃一遍葉子結點即可，但是B樹因為其分支結點同樣存儲著數據，我們要找到具體的數據，需要進行一次中序遍歷按序來掃，所以B+樹更加適合在區間查詢的情況，所以通常B+樹用于數據庫索引。

Hash：

• 雖然可以快速定位，但是沒有順序，IO復雜度高;
• 基于Hash表實現，只有Memory存儲引擎顯式支持哈希索引 ;
• 適合等值查詢，如=、in()、<=>，不支持范圍查詢 ;
• 因為不是按照索引值順序存儲的，就不能像B+Tree索引一樣利用索引完成排序 ;

Hash索引在查詢等值時非常快 ;

因為Hash索引始終索引的所有列的全部內容，所以不支持部分索引列的匹配查找 ;

如果有大量重復鍵值得情況下，哈希索引的效率會很低，因為存在哈希碰撞問題 。

二叉樹： 樹的高度不均勻，不能自平衡，查找效率跟數據有關(樹的高度)，并且IO代價高。

紅黑樹： 樹的高度隨著數據量增加而增加，IO代價高。

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