MySQL 索引原理

一、索引基础概念

1. 索引是什么？

• 定义：索引是帮助MySQL高效获取数据的有序数据结构，类似书籍的目录。
• 核心作用：减少磁盘I/O次数，提升查询速度（以空间换时间）。

2. 索引的优缺点

优点	缺点
加速查询（WHERE、JOIN、ORDER BY）	占用磁盘空间
保证数据唯一性（唯一索引）	增删改操作变慢（维护索引）
加速表间连接	过多索引增加优化器选择成本

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二、索引数据结构

1. B+树（默认结构）

• 特点：

  • 多叉平衡树，层数少（3~4层可存千万级数据）。
  • 叶子节点存储数据（InnoDB存主键值或完整数据行）。
  • 叶子节点通过指针串联，支持范围查询。

• B+树 vs B树：

  对比项	B+树	B树
  数据存储位置	仅叶子节点存数据	所有节点均可存数据
  查询稳定性	稳定（查询路径长度一致）	不稳定
  范围查询	高效（叶子节点链表连接）	需中序遍历

2. 哈希索引（MEMORY引擎）

• 特点：
  • 基于哈希表，精确查询O(1)时间复杂度。
  • 不支持范围查询和排序，仅适合等值查询。

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三、索引类型与使用场景

1. 索引分类

类型	说明	示例
主键索引	唯一标识，不允许NULL	PRIMARY KEY (id)
唯一索引	列值唯一，允许NULL	UNIQUE KEY (email)
普通索引	无唯一性约束	INDEX idx_name (name)
联合索引	多列组合索引	INDEX idx_age_name (age,name)
全文索引	文本内容分词搜索（InnoDB支持）	FULLTEXT (content)

2. 聚簇索引 vs 非聚簇索引

对比项	聚簇索引（InnoDB）	非聚簇索引（MyISAM）
数据存储	索引与数据文件绑定	索引与数据文件分离
主键查询	直接定位数据行	需回表查询（二次查找）
叶子节点内容	存储完整数据行	存储数据行的物理地址

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四、索引优化核心原则

1. 最左前缀原则

• 定义：联合索引中，查询条件需从最左列开始，且不能跳过中间列。
• 示例：
  索引 (age, name, city)
  • ✅ 有效：WHERE age=20 AND name='Tom'
  • ❌ 无效：WHERE name='Tom' AND city='Beijing'（未使用age）

2. 覆盖索引

• 定义：查询字段全部在索引中，无需回表查数据文件。
• 优化效果：减少磁盘I/O，提升性能。
• 示例：

  -- 假设索引为 (age, name)
  SELECT age, name FROM users WHERE age=25;  -- 覆盖索引
  SELECT * FROM users WHERE age=25;          -- 需回表
  

3. 索引失效场景

场景	示例	解决方案
对索引列运算或函数	WHERE YEAR(create_time)=2023	避免函数，改用范围查询
隐式类型转换	WHERE id = '100'（id为INT）	保持类型一致
OR连接非索引列	WHERE age=20 OR address='上海'	拆分查询或为address加索引
LIKE左模糊匹配	WHERE name LIKE '%John%'	改用右模糊（John%）

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五、EXPLAIN执行计划分析

1. 关键字段解读

字段	说明	优化方向
type	访问类型（性能排序）：system > const > ref > range > index > ALL	尽量达到 range 以上
key	实际使用的索引	确保命中索引
rows	预估扫描行数	减少扫描量
Extra	额外信息（如 Using index）	利用覆盖索引

2. 示例分析

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age=25 ORDER BY name;

• 若 type=ALL 且 key=NULL：说明未命中索引，需为 age 或 (age, name) 建索引。

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六、面试题

1. 为什么用B+树而不用B树或哈希表？

• B+树：适合范围查询，减少磁盘I/O（非叶子节点只存键，可容纳更多分支）。
• 哈希表：仅适合等值查询，无法排序和范围查询。

2. 如何优化慢查询？

1. 使用 EXPLAIN 分析执行计划。
2. 为WHERE、JOIN、ORDER BY字段添加索引。
3. 避免索引失效场景（如函数操作）。
4. 考虑分库分表或读写分离（数据量过大时）。

3. 什么是回表查询？如何避免？

• 回表：通过普通索引查到主键后，再通过主键索引查找数据行。
• 避免：使用覆盖索引（查询字段均在索引中）。

4. 主键为什么要用自增ID？

• B+树插入效率：自增ID保证新数据顺序插入叶子节点，避免页分裂。