注：名叫btree索引，大的方面看，都用的平衡樹，但具體的實現上，個引擎稍有不同，比如，嚴格的說，ndb引擎，使用的是t-tree索引
myisam mnodb中預設使用b-tree索引；
但抽象一下 b_tree系統，可理解為為『排好序的快速查詢結構』
在memory（記憶體）表裡，預設是hash索引，hash的理論查詢時間複雜度為1（1）疑問：jiran hash的查詢如此高效，為什麼不都用hash索引？
答：1:hsah函式計算後的機構是隨機的，如果是在磁碟上放置的資料，比如主鍵為id為例
，那麼隨著id的增長，id對應的行，在磁碟上隨機放置。
2：無法對範圍查詢進行優化
3：無法利用字首索引，比如 在tree中，field列的值『helloworld』，並新增索引
，查詢 xx=helloworld自然可以利用索引，xx-hello,也可以利用索引
（左字首索引），因為hash（『helloword』）和hash（『hello』），兩張關係仍未隨機
4：排序呢也無法優化
5：必須換行，也就是說，通過索引拿到資料位置，必須到表中取資料
例：where cat_id=3 and price>100；//查詢第三個欄目，100元以上的商品誤：cat_id和price上都加上索引
最左字首：顧名思義，就是最左優先，例如中我們建立了lname_fname_age多列索引,相當於建立了(lname)單列索引，(lname,fname)組合索引以及(lname,fname,age)組合索引。
參考：
查詢優化策略 索引
1 索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引 是按照資料存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引就不一樣了 聚簇索引能提高多行檢索的 速度，而非聚簇索引對於單行的檢索很快。2 建立索引的目的是加快對錶中記錄的查詢或排序。為表設定索引要付出代價的 一是增加了資料庫的儲存空間，二是在插入和修改資料時 要花...
索引使用策略及優化
mysql的優化主要分為結構優化 scheme optimization 和查詢優化 query optimization 本章討論的高效能索引策略主要屬於結構優化範疇。本章的內容完全基於上文的理論基礎，實際上一旦理解了索引背後的機制，那麼選擇高效能的策略就變成了純粹的推理，並且可以理解這些策略背後...
MySQL索引優化策略分析
explain的用法 執行計畫 explain select from pms product where id 1 組合索引一定是最左匹配原則 如果你在表上建立了很多組合索引，索引檔案膨脹，修改 刪除 更新會比較慢expalin的作用 type 查詢的效果從上到下越來越差 優勢 提高查詢速度 表連...