mysql索引类型Normal,Unique,Full Text区别及索引方法Btree,Hash的区别

问题1：mysql索引类型Normal,Unique,Full Text区别

Normal:

表示普通索引，大多数情况下都可以使用

Unique:

约束唯一标识数据库表中的每一条记录，即在单表中不能用每条记录是唯一的（例如身份证就是唯一的），Unique和Primary Key约束均为列或列集合中提供了唯一性的保证，Primary Key是拥有自动定义的Unique约束，但是每个表中可以有多个Primary Key约束，但是只能有一个Unique约束。

mysql中创建Unique约束
Unique详细请参考：http://www.w3school.com.cn/sql/sql_unique.asp

Full Text:

表示全文收索，在检索长文本的时候，效果最好，短文本建议使用Index,但是在检索的时候数据量比较大的时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后在用Create Index创建的Full Text索引，要比先为一张表建立Full Text然后在写入数据要快的很多

详细参考见： http://blog.csdn.net/dyllove98/article/details/9631303/

btree索引和hash索引的区别

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。

详细参考:http://blog.csdn.net/dyllove98/article/details/9631303/

问题2： 在实际操作过程中，应该选取表中哪些字段作为索引？

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引,有7大原则：

1．选择唯一性索引

2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

3．为常作为查询条件的字段建立索引

4．限制索引的数目

5．尽量使用数据量少的索引

6．尽量使用前缀来索引

7．删除不再使用或者很少使用的索引

详细信息参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_887d00920100wgf1.html

进阶：

1. 理解Mysql索引与优化： http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html
2. mysql索引背后的数据结构与原理   http://dotnet.cnblogs.com/page/151329/
3. 索引采用的数据结构 B-Tree  http://kb.cnblogs.com/page/45712/