B-Tree索引是被大多数MySQL存储引擎支持的，在我们讨论索引时，假如没有特别地说明类型，那么大概率说的就是B-Tree索引了。我们使用B-Tree这个词，是因为MySQL在创建表和其他语句中就使用这个关键字。

然而，在不同存储引擎的底层可能使用不同的数据结构和算法，比如：InnoDB存储引擎内部使用的是B+Tree结构，NDB集群存储引擎内部使用的是T-Tree结构。不同存储引擎用以不同的方式使用B-Tree索引，性能也可能不同，比如：InnoDB的索引上存储的是原数据格式，而MyISAM存储引擎使用前缀压缩技术使索引更小，InnoDB索引的行存储的数据行的主键引用，而MyISAM存储引擎的索引的行存储的是数据行的物理位置。

B-Tree索引的原理

B-Tree索引能够加快访问数据的速度，因为不需要全表扫描就可以快速检索的需要的数据。那么B-Tree索引是怎么做到的呢？我们通过一个简单的例子了解一下InnoDB的B-Tree索引是怎么工作的：

CREATE TABLE om_address (

province_name varchar(255) NOT NULL COMMENT ‘省’,

city_name varchar(255) NOT NULL COMMENT ‘市’,

district_name varchar(255) NOT NULL COMMENT ‘区’,

detailed_address varchar(255) NULL DEFAULT NULL COMMENT ‘详细地址’,

INDEX `index_p

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rovince_city_district(province_name,city_name,district_name`) USING BTREE

) ENGINE = InnoDB;

这个表中共有4个字段，分别表示省、市、区和详细地址，还有一个B-Tree索引，其中包含了省、市、区三个字段。因为索引的所有值都是按照顺序存储的，即：节点的左子树比当前节点小，节点的右子树比当前节点大。那么当查询数据时，从索引的根节点开始搜索，根据比较当前节点的索引值向子树进行查找，直到找到对应的索引值，或者根本没有找到。

B-Tree索引的用法

根据B-Tree索引的特点，它可以用于全值匹配、值范围匹配和最左前缀匹配。

• 全值匹配是指和索引中所有的字段进行匹配，比如：查询黑龙江省哈尔滨市南岗区的数据。

• 值范围匹配是指索引中字段的某一范围进行匹配，但是必须满足前面字段的全匹配，比如：第一个字段province_name省名称的全匹配，第二个字段city_name城市名称的范围匹配。

• 最左前缀匹配是指索引中字段的某一开头部分进行匹配，但是必须满足前面字段的全匹配，比如：第一个字段province_name省名称为内蒙古，第二个字段city_name城市名称以“呼”开头。

哈希索引

哈希索引是基于哈希表实现的，用于精确匹配索引所指向的数据。存储引擎对每一行数据的所有索引字段计算出一个哈希码，哈希码是一个比较小的值，并且不同的数据计算出来的哈希码一般情况下也不一样。哈希索引中存放了这个哈希码和指向这个数据行的指针。

在MySQL中，只有Memory存储引擎支持哈希索引，也是Memory存储引擎的默认索引类型。另外，在InnoDB存储引擎中也运用了哈希索引，叫做自适应哈希索引。当某些索引中被非常频繁的使用时，InnoDB存储引擎会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个哈希索引，这样一来使得B-Tree索引也具有的快速哈希查找的优点。

哈希索引因为只需存放对应数据的哈希值，所以索引的结构非常紧凑，占用空间小，同时查询速度也非常快。不过，哈希索引只支持全值等值查询，不能索引字段范围匹配和部分索引字段匹配。

空间数据索引

空间数据索引（R-Tree）主要用于地理数据的存储，会从所有维度来索引数据，查询时可以有效的使用任意维度进行组合查询。 目前，MyISAM存储引擎支持空间数据索引，不过必须使用MySQL的GIS相关的函数来维护数据。

在MySQL中，空间索引只能建立在空间数据类型上，如：GEOMETRY、POINT、LINESTRING等。

全文索引

全文索引不像之前介绍的索引那样直接比较索引中的值，而是直接比较查找的文本中的关键词，它类似于搜索引擎做的事情，不是简单的where条件匹配。

在相同的字段上，可以同时创建全文索引和B-Tree索引，不会有冲突。全文索引适用于match和against操作，不是普通的where条件操作。在MySQL中，只能在类型为CHAR、VARCHAR、TEXT的字段上创建全文索引。

总结

索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构，它包括B-Tree索引、哈希索引、空间数据索引、全文索引，其中B-Tree索引是我们最常用到的，InnoDB存储引擎内部使用的是B+Tree结构；哈希索引是基于哈希表实现的，用于精确匹配索引所指向的数据；空间数据索引从所有维度来索引数据，查询时可以有效的使用任意维度进行组合查询；全文索引是直接比较查找的文本中的关键词，类似于搜索引擎。

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