众所周知在数据量庞大的情况下普通的SQL语句已经满足不了我们的需要了，这个时候就需要DBA去进行数据库的优化，而我们作为一名开发人员不能对数据库进行优化这时该怎么办呢？答案是只能在SQL语句上面进行优化，一般都会建立索引来达到SQL语句优化的目的。
问题来了，为什么建立索引就会优化我们的查询速度呢？
数据库在执行一条查询语句时，默认是根据搜索条件全表检索，遇到符合条件的就加入搜索结果的集合，如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。
添加索引的话，首先去索引列表中查询，而我们的索引列表是B类树的数据结构，查询的时间复杂度为O(log2N)，定位到特定值得行就会非常快，所以其查询速度就会非常快。
MySQL目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE
fulltext就是全局索引，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。
hash就是一种（key,value）的键值对，每个key都是唯一的不允许重复，就是利用这个特性hash才会适合做索引，hash索引是通过hash算法算出位置进行一次定位，效率比较高。
hash索引仅能满足in、=、<=>几种查询方式、hash索引每次都要遍历hash表，在数据量小的情况下没有什么关系，数据量一大反而不如B树效率高
B树就是将索引值按一定的算法存入一个树形结构图中，如二叉树一样在root开始，依次遍历，直到获取。
至于R树，在这里不研究。怎么样也不知道。
mysql的默认索引是B树，hash在数据小时具有无可比拟的优势，所以很适合用来做缓存。
本次只是对索引简单的介绍，有机会补充。