索引类型(normal，unique，full text)和索引方法(Hash,BTree)的区别
normal：表示普通索引
unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
full textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。
总结，索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。
根据sql查询语句确定创建哪种类型的索引，如何优化查询
选择索引列：
a.性能优化过程中，选择在哪个列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有
两种类型的列：在where子句中出现的列，在join子句中出现的列。
b.考虑列中值的分布，索引的列的基数越大，索引的效果越好。
c.使用短索引，如果对字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，可节省大量索引空间，提升查询速度。
d.利用最左前缀
e.不要过度索引，只保持所需的索引。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。
在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。
MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,
以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。
hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree
索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash
索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
（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
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