主要观点总结
文章介绍了MySQL中的索引分类，包括数据结构、物理存储、字段特性和字段个数等方面的分类，并详细解释了各类索引的特点和用法。
关键观点总结
关键观点1: MySQL索引的数据结构分类
MySQL支持三种主要索引结构：B+Tree索引、Hash索引和Full-text索引。B+Tree索引适用于范围查询和排序操作，是InnoDB默认的索引结构；Hash索引适合等值查询，常用于Memory引擎；Full-text索引用于全文检索。
关键观点2: MySQL索引的物理存储分类
从物理存储角度，MySQL索引分为聚簇索引和二级索引。聚簇索引存储实际数据记录，InnoDB表默认使用主键作为聚簇索引。二级索引保存的是主键值，查询时需要通过二级索引找到主键，再去主键索引中定位实际数据。
关键观点3: MySQL索引的字段特性分类
从字段特性来看，索引可分为主键索引、唯一索引、普通索引和前缀索引。主键索引强制唯一，且不能为空；唯一索引要求值唯一，但允许空值；普通索引无特殊约束，用于加速查询；前缀索引只索引字段的前几个字符，节省存储空间。
关键观点4: MySQL索引的字段个数分类
从字段个数来看，索引分为单列索引和联合索引。联合索引遵循最左匹配原则：查询时必须从左至右依次匹配字段，遇到范围查询时停止匹配。
文章预览
今天我们来聊聊 MySQL 中的索引分类，这可是数据库优化的重中之重。作为一个资深 Java 开发工程师，我经常碰到各种关于索引的疑问。干货满满，技术点不少，记得收藏。 在 MySQL 中，索引主要可以从四个角度进行分类：数据结构、物理存储、字段特性和字段个数。这些分类不仅仅是面试时的考点，更是日常开发中优化查询性能的必修课。 首先，从 数据结构 的角度来看，MySQL 支持三种主要索引结构：B+Tree 索引、Hash 索引和 Full-Text 索引。 InnoDB 默认支持 B+Tree 索引，这是最常用的结构。B+Tree 是一个高度平衡的树结构，其叶子节点保存着完整的数据，查询效率高，适用于范围查询和排序操作。 -- 创建一个使用 B+Tree 索引的表 CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY , name VARCHAR ( 100 ), email VARCHAR ( 100 ) ) ENGINE = InnoDB ; Hash 索引则适合
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