一：B-tree索引 相当于金字塔大树分支 例如1000条数据 也就10多行 那么查询也只需要10多次。独立索引只能用一个。
二：hash索引 一对一主键 不利于范围查询 无法利用前缀查询
所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和myisam之所以没有采用它，是因为它存在着好多缺点：
1、因为Hash索引比较的是经过Hash计算的值，所以只能进行等式比较，不能用于范围查询
1、每次都要全表扫描
2、由于哈希值是按照顺序排列的，但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按照顺序排列，所以无法利用Hash索引来加速任何排序操作
3、不能用部分索引键来搜索，因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。
4、当哈希值大量重复且数据量非常大时，其检索效率并没有Btree索引高的。
Btree索引
至于Btree索引，它是以B+树为存储结构实现的。
但是Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有很大区别。
在MyISAM中，我们如果要对某张表的某列建立Btree索引的话，如图：
所以我们经常会说MyISAM中数据文件和索引文件是分开的。
因此MyISAM的索引方式也称为非聚集，Innodb的索引方式成为聚集索引。
至于辅助索引，类似于主索引，唯一区别就是主索引上的值不能重复，而辅助索引可以重复。
因此当我们根据Btree索引去搜索的时候，若key存在，在data域找到其地址，然后根据地址去表中查找数据记录。
至于Innodb它跟上面又有很大不同，它的叶子节点存储的并不是表的地址，而是数据
我们可以看到这里并没有将地址放入叶子节点，而是直接放入了对应的数据，这也就是我们平常说到的，Innodb的索引文件就是数据文件，
那么对于Innodb的辅助索引结构跟主索引也相差很多