B-Tree索引适用于等值和范围查询，Hash索引仅用于等值匹配，全文索引支持文本关键词搜索，空间索引处理地理数据，应根据查询类型选择合适索引以提升性能。
选择合适的 MySQL 索引类型能显著提升查询性能。关键在于理解不同索引的特点，并结合实际查询场景进行合理设计。
1. 理解常见的索引类型及其适用场景
MySQL 支持多种索引类型，每种都有其特定用途：
- B-Tree 索引：默认索引类型，适用于等值查询（=）、范围查询（>,
- 哈希索引：基于哈希表实现，仅支持等值查询（=），不支持范围或排序。Memory 存储引擎默认使用，InnoDB 有自适应哈希索引，但不可手动创建。
- 全文索引（FULLTEXT）：用于文本内容的关键词搜索，支持 MATCH() ... AGAINST() 语法。适用于大段文字的模糊匹配，如文章标题或正文。
- 空间索引（SPATIAL）：用于地理数据类型（如 POINT、GEOMETRY），支持空间关系查询。MyISAM 和 InnoDB 都支持，需注意存储引擎限制。
2. 根据查询模式选择索引类型
索引的选择应围绕实际 SQL 查询方式展开：
- 如果查询频繁使用 WHERE col = 'value'，B-Tree 或哈希索引都可行，优先考虑 B-Tree 因其通用性更强。
- 涉及 ORDER BY 或 GROUP BY 的字段，B-Tree 能有效利用索引有序性避免额外排序。
- 对长文本字段做关键词检索时，建立 FULLTEXT 索引比 LIKE '%keyword%' 效率高得多。
- 查询条件包含函数或表达式（如 WHERE YEAR(create_time) = 2023），普通索引无法生效，可考虑函数索引（MySQL 8.0+）或冗余计算列加索引。
3. 合理设计复合索引与覆盖索引
单列索引有时不足以满足复杂查询，需进一步优化：
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- 多个 WHERE 条件组合出现时，建立复合索引（多列联合索引），注意最左前缀原则，确保查询能命中索引开头列。
- 将高频筛选字段放在复合索引前面，选择性高的字段优先。
- 若 SELECT 的字段都在索引中，称为“覆盖索引”，无需回表查询主键索引，大幅提升性能。
- 避免过度索引，每个额外索引都会增加写入开销和存储成本。
4. 使用工具分析索引效果
创建索引后必须验证其有效性：
- 用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划，查看是否使用了预期索引，type 是否为 ref 或 range，key 是否命中。
- 关注 Extra 字段中的信息，如 Using index 表示使用了覆盖索引，Using filesort 则可能需要优化。
- 通过慢查询日志找出执行时间长的语句，针对性添加或调整索引。
- 定期审查无用索引（如从未被使用的索引），可通过 performance_schema 或 INFORMATION_SCHEMA 观察索引使用频率。
基本上就这些。关键是根据数据特征和访问模式做判断，不断测试和调整。索引不是越多越好，精准匹配查询需求才是核心。
