主键，普通，唯一三种索引不做赘述，这里说下全文索引和联合索引
全文索引
作用是对关键字进行模糊查询，功能与like一致但是在大量数据下全文索引比like要快N倍。支持char,varchar,text类型，mysql版本需要8.0
create table test ( id int(11) unsigned not null auto_increment, content text not null, primary key(id), fulltext key content_index(content) ) engine=MyISAM default charset=utf8; insert into test (content) values (‘a‘),(‘b‘),(‘c‘); insert into test (content) values (‘aa‘),(‘bb‘),(‘cc‘); insert into test (content) values (‘aaa‘),(‘bbb‘),(‘ccc‘); insert into test (content) values (‘aaaa‘),(‘bbbb‘),(‘cccc‘);
innoDb最小搜索长度是4
show variables like ‘%ft%‘;
因此，只有aaaa查出来有结果
select * from test where match(content) against(‘aaaa‘);
修改最小搜索长度，修改/etc/my.cnf 如果是windows环境修改my.ini
[mysqld] innodb_ft_min_token_size = 1 ft_min_word_len = 1
重启mysql，重新建表或者
repair table test quick;
两种全文索引
自然语言的全文索引
默认情况下，或者使用 in natural language mode 修饰符时，match() 函数对文本集合执行自然语言搜索，上面的例子都是自然语言的全文索引。
自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过 50% 的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。上面提到的，测试表中必须有 4 条以上的记录，就是这个原因。
这个机制也比较好理解，比如说，一个数据表存储的是一篇篇的文章，文章中的常见词、语气词等等，出现的肯定比较多，搜索这些词语就没什么意义了，需要搜索的是那些文章中有特殊意义的词，这样才能把文章区分开。
布尔全文索引
在布尔搜索中，我们可以在查询中自定义某个被搜索的词语的相关性，当编写一个布尔搜索查询时，可以通过一些前缀修饰符来定制搜索。
MySQL 内置的修饰符，上面查询最小搜索长度时，搜索结果 ft_boolean_syntax 变量的值就是内置的修饰符，下面简单解释几个，更多修饰符的作用可以查手册
+ 必须包含该词
- 必须不包含该词
> 提高该词的相关性，查询的结果靠前
< 降低该词的相关性，查询的结果靠后
(*)星号 通配符，只能接在词后面
对于上面提到的问题，可以使用布尔全文索引查询来解决，使用下面的命令，a、aa、aaa、aaaa 就都被查询出来了。
select * test where match(content) against(‘a*‘ in boolean mode);