myisam
MyISAM引擎索引结构的叶子节点的数据域，存放的并不是实际的数据记录，而是数据记录的地址。
索引文件与数据文件分离，这样的索引称为“非聚簇索引”。
MyISAM的主索引与辅助索引区别并不大，只是主键索引不能有重复的关键字。
innodb
InnoDB引擎索引结构的叶子节点的数据域，存放的就是实际的数据记录（对于主索引，此处会存放表中所有的数据记录；对于辅助索引此处会引用主键，检索的时候通过主键到主键索引中找到对应数据行）
或者说，InnoDB的数据文件本身就是主键索引文件，这样的索引被称为“聚簇索引”
一个表只能有一个聚簇索引。
1、概述及存储结构
主要就是通过Hash算法（常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。
检索算法：在检索查询时，就再次对待查关键字再次执行相同的Hash算法，得到Hash值，到对应Hash表对应位置取出数据即可，如果发生Hash碰撞，则需要在取值时进行筛选。目前使用Hash索引的数据库并不多，主要有Memory等。
2、Hash索引的弊端
一般来说，索引的检索效率非常高，可以一次定位，不像B-Tree索引需要进行从根节点到叶节点的多次IO操作。有利必有弊，Hash算法在索引的应用也有很多弊端。
a、Hash索引仅仅能满足等值的查询，范围查询不保证结果正确。因为数据在经过Hash算法后，其大小关系就可能发生变化。
b、Hash索引不能被排序。同样是因为数据经过Hash算法后，大小关系就可能发生变化，排序是没有意义的。
c、Hash索引不能避免表数据的扫描。因为发生Hash碰撞时，仅仅比较Hash值是不够的，需要比较实际的值以判定是否符合要求。
d、Hash索引在发生大量Hash值相同的情况时性能不一定比B-Tree索引高。因为碰撞情况会导致多次的表数据的扫描，造成整体性能的低下，可以通过采用合适的Hash算法一定程度解决这个问题。
e、Hash索引不能使用部分索引键查询。因为当使用组合索引情况时，是把多个数据库列数据合并后再计算Hash值，所以对单独列数据计算Hash值是没有意义的
五、判断是否应该建索引的条件
较多的作为查询条件的字段应该创建索引
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
增删改较多的字段不适合建立索引