mysql 索引中的USING BTREE有什么用

创建索引时使用的索引方式,有btree和hash两种

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
    [index_type]
    ON tbl_name (key_part,...)
    [index_option]
    [algorithm_option | lock_option] ...

key_part:
    col_name [(length)] [ASC | DESC]

index_option:
    KEY_BLOCK_SIZE [=] value
  | index_type
  | WITH PARSER parser_name
  | COMMENT ‘string‘

index_type:
    USING {BTREE | HASH}

algorithm_option:
    ALGORITHM [=] {DEFAULT | INPLACE | COPY}

lock_option:
    LOCK [=] {DEFAULT | NONE | SHARED | EXCLUSIVE}

一些存储引擎允许您在创建索引时指定索引类型。例如:

CREATE TABLE lookup (id INT) ENGINE = MEMORY;
CREATE INDEX id_index ON lookup (id) USING BTREE;

B-TREE索引的特点

B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据，大大加快了数据的查询速度
B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合（顺序存储）
B-TREE索引使用场景

全值匹配的查询SQL，如 where act_id= ‘1111_act‘
联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE，只要条件中使用到了联合索引的第一列，就会用到该索引，但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name，该SQL则便无法使用到该联合索引（注：覆盖索引除外）
匹配模糊查询的前匹配，如where act_name like ‘11_act%‘
匹配范围值的SQL查询，如where act_date > ‘9865123547215‘（not in和<>无法使用索引）
覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引

HASH索引的特点

Hash索引基于Hash表实现，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列才会用到hash索引
存储引擎会为Hash索引中的每一列都计算hash码，Hash索引中存储的即hash码，所以每次读取都会进行两次查询
Hash索引无法用于排序
Hash不适用于区分度小的列上

参考:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-index.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/zyf-yxm/p/12121125.html