MySQL 索引 - 技术栈

1. 核心概念

索引是什么 ：帮助MySQL高效获取数据的有序数据结构。
核心作用 ：提高查询速度 ，降低排序成本。
代价：占用额外空间，降低增、删、改的效率。

2. 核心数据结构：B+Tree

默认索引结构：InnoDB存储引擎默认使用B+Tree。
B+Tree的核心特点：
1. 所有数据都在叶子节点，非叶子节点只存索引（指针），不存数据。
2. 叶子节点之间通过双向链表连接，便于范围查询。
为什么选B+Tree，而不是其他？
- 对比二叉树/红黑树：层级更少，IO次数更少。
- 对比B-Tree：非叶子节点不存数据，能存放更多索引项，树更矮。
- 对比Hash索引 ：B+Tree支持范围查询 和排序。

3. 两种最重要的索引类型

索引类型	叶子节点存储内容	特点
聚集索引 (主键索引)	整行数据	一个表只有一个，一般是主键
二级索引 (非主键索引)	主键的值	可以有多个，查询可能需要回表

回表：通过二级索引找到主键ID，再到聚集索引查询完整数据的过程。尽量用覆盖索引避免回表。

4. 索引语法

4.1 创建索引

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-- 普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2...);

-- 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column);

-- 全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column);

4.2 查看索引

复制代码

SHOW INDEX FROM table_name;

4.3 删除索引

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DROP INDEX index_name ON table_name;

5. 核心使用原则

5.1 最左前缀法则 (联合索引)

规则：查询条件必须从联合索引的最左列开始 ，并且不跳过中间的列，否则索引部分或全部失效。
关键点 ：执行时字段的书写顺序不影响 ，但字段必须存在。

5.2 索引失效的几种常见情况

在索引列上进行运算或使用函数。
字符串类型字段不加引号（发生隐式类型转换）。
模糊查询时，通配符 % 在开头 (例如 LIKE '%关键词')。
使用 OR 连接的条件 ，如果 OR 前后的字段并非都有索引。
MySQL评估认为全表扫描比使用索引更快（例如查询结果是大批量数据）。

5.3 覆盖索引

概念：需要查询的所有列 ，都包含在同一个索引中。
优势：查询数据可直接从索引中获取，无需回表，极大提升性能。
实践：尽量只查询必要的字段，避免使用 SELECT *。

6. 索引设计最佳实践

推荐做的事 (DO)	不建议做的事 (DON'T)
高频查询、排序、分组的字段上建索引	在频繁增删改的字段上建过多索引
选择区分度高的列（如手机号、身份证号）	在低区分度的列上建索引（如性别、状态）
使用联合索引，并遵循最左前缀法则	只为每个查询条件单独建单列索引
字符串长字段使用前缀索引	在很长的字符串上建完整索引
尽量使用覆盖索引，避免 `SELECT *`	查询返回超过表中大部分数据，索引反而慢

7. 执行计划 (EXPLAIN)

字段	重点关注项	说明
`type`	`ref`、`range`、`index`、`ALL`	性能从好到差。至少要达到 `range` 或 `ref`，避免 `ALL` (全表扫描)。
`possible_keys`	可能用到的索引	与 `key` 对比，看是否用了预期的索引。
`key`	实际使用的索引	如果为 `NULL`，说明没用到索引。
`Extra`	`Using index`、`Using where`	`Using index` 表示使用了覆盖索引，是好的；`Using filesort`、`Using temporary` 是坏现象。

8. 常用命令速查

操作	命令
创建普通索引	`CREATE INDEX idx_name ON table_name(column);`
创建唯一索引	`CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON table_name(column);`
查看索引	`SHOW INDEX FROM table_name;`
删除索引	`DROP INDEX idx_name ON table_name;`
查看执行计划	`EXPLAIN SELECT ...;`

9. 核心速记口诀

B+Tree：数据全在叶子，非叶子只存指针，叶子连成链表。
聚集索引：叶子挂数据，一个表一个。
二级索引：叶子挂主键，查询可能回表。
覆盖索引：索引包所有，查询不回表。
最左前缀：联合索引从左起，跳过中间就失效。
索引失效：运算、隐式转换、%在前、OR无索引、全表更快。