自增的整型索引在磁盘中会连续存储，在读取一页数据时也是连续；UUID是随机产生的，读取的上下两行数据存储是分散的，不适合执行where id > 5 && id < 20的条件查询语句。
在插入或删除数据时，整型自增主键会在叶子结点的末尾建立新的叶子节点，不会破坏左侧子树的结构；UUID主键很容易出现这样的情况，B+树为了维持自身的特性，有可能会进行结构的重构，消耗更多的时间。
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
保证数据一致性和节省存储空间，可以这么理解：商城系统订单表会存储一个用户ID作为关联外键，而不推荐存储完整的用户信息，因为当我们用户表中的信息（真实名称、手机号、收货地址···）修改后，不需要再次维护订单表的用户数据，同时也节省了存储空间。
Hash索引
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。
MySQL目前有Memory引擎和NDB引擎支持Hash索引。
full-text全文索引
全文索引也是MyISAM的一种特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从MYSQL5.6版本提供对全文索引的支持。
它用于替代效率较低的LIKE模糊匹配操作，而且可以通过多字段组合的全文索引一次性全模糊匹配多个字段。
同样使用B-Tree存放索引数据，但使用的是特定的算法，将字段数据分割后再进行索引（一般每4个字节一次分割），索引文件存储的是分割前的索引字符串集合，与分割后的索引信息，对应Btree结构的节点存储的是分割后的词信息以及它在分割前的索引字符串集合中的位置。
R-Tree空间索引空间索引是MyISAM的一种特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型
为什么Mysql索引要用B+树不是B树？
用B+树不用B树考虑的是IO对性能的影响，B树的每个节点都存储数据，而B+树只有叶子节点才存储数据，所以查找相同数据量的情况下，B树的高度更高，IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。其中在MySQL底层对B+树进行进一步优化：在叶子节点中是双向链表，且在链表的头结点和尾节点也是循环指向的。
面试官：为何不采用Hash方式？
因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。
哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。
哪些情况需要创建索引
主键自动建立唯一索引
频繁作为查询条件的字段
查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
单键/组合索引的选择问题，高并发下倾向创建组合索引
查询中排序的字段，排序字段通过索引访问大幅提高排序速度
查询中统计或分组字段
哪些情况不要创建索引表记录太少
经常增删改的表
数据重复且分布均匀的表字段，只应该为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引（如果某个数据类包含太多的重复数据，建立索引没有太大意义）
频繁更新的字段不适合创建索引（会加重IO负担）
where条件里用不到的字段不创建索引
MySQL高效索引覆盖索引（Covering Index）,或者叫索引覆盖， 也就是平时所说的不需要回表操作