索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。
MySQL提供了4中索引
BTREE索引：最常见的索引类型，大部分索引都支持B树索引
HASH索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单
R-tree(空间索引)：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text(全文索引)：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从MySQL5.6开始支持全文索引
MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种类型索引的支持
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |
我们常说的索引如果没有特别指明都是值B+树(多路搜索树，不一定是二叉的)结构组织的索引
其中聚集索引，复合索引，唯一索引默认都是使用B+tree索引，统称为索引
索引设计原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候需尽量考虑符合这些原则便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引
对查询效率偏高，且数据量比较大的表建立索引
索引字段的选择最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合偏多那么应当挑选最常用的、过滤效果最好的组合
使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率就越高
索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是越多越好，维护索引的代价自然也机会提高，对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多会引入很高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作时间的消耗，另外索引过多的话MySQL也会选择困难，虽然最终仍会找到一个可用的索引，但却提高了选择的代价。
使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的IO效率也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的IO效率
利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提高效率