B-Tree 索引特征
B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上。而且还可以用于LIKE操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。像下面的语句就可以使用索引：
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%';
下面这两种情况不会使用索引：
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE '%Patrick%';
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE other_col;
第一条是因为它以通配符开头，第二条是因为没有使用常量。
假如你使用... LIKE '%string%'而且string超过三个字符，MYSQL使用Turbo Boyer-Moore algorithm算法来初始化查询表达式，然后用这个表达式来让查询更迅速。
一个这样的查询col_name IS NULL是可以使用col_name的索引的。
任何一个没有覆盖所有WHERE中AND级别条件的索引是不会被使用的。
也就是说，要使用一个索引，这个索引中的第一列需要在每个AND组中出现。
下面的WHERE条件会使用索引：
... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2 AND other_column=3
/* index = 1 OR index = 2 */
... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2
/* 优化成 "index_part1='hello'" */
... WHERE index_part1='hello' AND index_part3=5
/* 可以使用 index1 的索引但是不会使用 index2 和 index3 */
... WHERE index1=1 AND index2=2 OR index1=3 AND index3=3;
下面的WHERE条件不会使用索引：
/* index_part1 没有被使用到 */
... WHERE index_part2=1 AND index_part3=2
/* 索引 index 没有出现在每个 where 子句中 */
... WHERE index=1 OR A=10
/* 没有索引覆盖所有列 */
... WHERE index_part1=1 OR index_part2=10
有时候mysql不会使用索引，即使这个在可用的情况下。例如当mysql预估使用索引会读取大部分的行数据时。（在这种情况下，一次全表扫描可能比使用索引更快，因为它需要更少的检索）。然而，假如语句中使用LIMIT来限定返回的行数，mysql则会使用索引。因为当结果行数较少的情况下使用索引的效率会更高。
Hash 索引特征
Hash类型的索引有一些区别于以上所述的特征：
1.它们只能用于对等比较，例如=、in、<=>操作符（但是快很多）。它们不能被用于像<这样的范围查询条件。假如系统只需要使用像“键值对”的这样的存储结构，尽量使用hash类型索引。
2.优化器不能用hash索引来为ORDER BY操作符加速。（这类索引不能被用于搜索下一个次序的值）
3.mysql不能判断出两个值之间有多少条数据（这需要使用范围查询操作符来决定使用哪个索引）。假如你将一个MyISAM表转为一个依靠hash索引的MEMORY表，可能会影响一些语句（的性能）。
4.只有完整的键才能被用于搜索一行数据。（假如用B-tree索引，任何一个键的片段都可以用于查找。我觉得可能意味着带通配符LIKE操作符会不起作用）。
5. Hash索引任何时候都不能避免表扫描
Hash索引是将索引键通过Hash运算之后，将Hash运算结果的Hash值和所对应的行指针信息存放于一个Hash表中，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行比较，并得到相应的结果。
补充总结：
HASH索引：利用哈希函数，计算存储地址，检索时不需要像Btree那样，从根节点开始遍历，逐级查找。
优点： 查找效率高。
局限：
仅仅满足=，in，<=>，查询，不能范围查询（原先有序的键值经过哈希函数运算，可能不再连续）；
无法用于排序操作（order by）；
当重复值时，效率并不比BTree高；
不能利用部分索引键查询；
