B-Tree索引最常用，支持等值、范围查询和排序，适用于高基数列；2. 哈希索引仅支持等值查询，查询快但不支持范围和模糊匹配；3. 全文索引用于大文本关键词搜索，效率高于LIKE；4. 空间索引用于地理数据，支持GIS函数；5. 组合索引基于B-Tree，遵循最左前缀原则，提升多条件查询效率。
MySQL 中不同的索引类型主要根据存储引擎和使用场景来区分，它们在数据结构、性能特点和适用范围上有明显差异。下面介绍最常见的几种索引类型及其区别。
1. B-Tree 索引
B-Tree（平衡树） 是 MySQL 中最常用的索引类型，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都默认使用它。
- 适用于等值查询（=）、范围查询（>,
- 索引按顺序组织，支持前缀匹配（如 LIKE 'abc%'），但不支持后缀或中间模糊匹配（如 '%abc' 或 '%abc%'）。
- 适合高基数列（如主键、唯一键、用户ID）。
- InnoDB 中的 B-Tree 实际上是 B+Tree，叶子节点之间有指针连接，便于范围扫描。
2. 哈希索引
哈希索引 基于哈希表实现，仅用于等值比较，Memory 存储引擎支持显式创建，InnoDB 支持“自适应哈希索引”（自动优化）。
- 查询速度极快，时间复杂度接近 O(1)，但仅支持 =, IN() 操作。
- 不支持范围查询、排序或模糊匹配。
- 哈希索引无法利用最左前缀原则，必须使用完整键值。
- 存在哈希冲突问题，极端情况下性能下降。
3. 全文索引（FULLTEXT）
全文索引 用于对文本内容进行关键词搜索，MyISAM 和 InnoDB（从 MySQL 5.6 起）都支持。
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- 适用于大段文本（如文章内容、描述字段）的自然语言搜索。
- 使用 MATCH() ... AGAINST() 语法进行查询，支持布尔模式和自然语言模式。
- 比 LIKE 查询效率高很多，尤其在大数据量下。
- 不适用于非文本类型字段。
4. 空间索引（SPATIAL）
空间索引 用于地理或几何数据类型（如 POINT、LINESTRING），MyISAM 和 InnoDB 都支持（需满足条件）。
- 支持 GIS 函数，如 ST_Contains(), ST_Distance() 等。
- 要求存储引擎支持且字段不能为 NULL。
- 通常用于地图类应用中的位置检索。
5. 组合索引（联合索引）
这不是一种独立的数据结构，而是基于 B-Tree 的多个字段组合建立的索引。
- 遵循最左前缀原则：查询必须包含索引最左边的字段才能生效。
- 可以减少索引数量，提高多条件查询效率。
- 例如：INDEX(a,b,c)，WHERE a=1 AND b=2 可命中，但 WHERE b=2 不会使用该索引。
基本上就这些。选择哪种索引取决于你的查询方式、数据类型和存储引擎。B-Tree 最通用，哈希适合等值查找，全文用于文本搜索，空间用于地理数据。合理设计索引能显著提升查询性能，但也增加写入开销。
