在当今数据爆炸的时代，数据库的选择对于应用程序的性能至关重要。MySQL与MongoDB作为两款备受瞩目的数据库，索引和查询性能成为开发者抉择的关键因素。

MySQL是关系型数据库的代表，其索引机制成熟且强大。它支持多种索引类型，如B树索引、哈希索引等。B树索引在范围查询和排序操作上表现出色，能够快速定位到符合条件的数据行。哈希索引则在等值查询时效率极高，通过哈希算法直接定位数据位置。在事务性应用场景中，MySQL的索引可以确保数据的一致性和完整性，为复杂业务逻辑提供可靠支持。

MongoDB作为非关系型数据库，采用了文档存储结构，索引构建方式与MySQL有所不同。它的索引基于B树和哈希算法，同时支持地理空间索引等特殊类型。MongoDB的索引设计旨在适应高并发、大数据量的读写操作。对于非结构化或半结构化数据，MongoDB的索引能够快速定位文档，提供高效的查询性能。尤其在处理海量数据的实时分析场景中，MongoDB凭借其灵活的索引机制展现出独特优势。

在查询性能方面，MySQL适合处理结构化数据的复杂查询，通过精确的索引设计，可以在多表关联查询等场景下快速返回结果。然而，当数据量呈指数级增长时，复杂查询可能会面临性能瓶颈。MongoDB则在处理大规模数据的简单查询时表现卓越，其分布式架构使得数据查询能够并行处理，大大提高了查询效率。但对于复杂的关联查询，MongoDB可能需要更多的前期数据处理和设计工作。

开发者在选择MySQL与MongoDB时，需综合考虑应用场景、数据结构和查询需求。若应用程序以结构化数据为主，且有复杂的事务处理和关联查询需求，MySQL凭借其强大的索引和事务支持是不错的选择。若面对海量的非结构化数据，追求高并发读写和实时分析性能，MongoDB灵活的索引和分布式架构将更胜一筹。