如何设计高效的索引策略？
如何设计高效的索引策略？
一、索引基础概念
1.1 什么是索引？
索引是数据库中用于加速数据检索的数据结构，类似于书籍的目录。它通过建立键值对（Key-Value）映射关系，将查询字段与物理存储位置关联。
1.2 索引的核心作用
- 加速查询：特别是WHERE、JOIN、ORDER BY等操作
- 保证唯一性：通过唯一索引实现
- 优化排序：避免全表扫描的filesort操作
关键结论：索引的本质是用空间换时间，通过额外的存储开销换取查询性能提升
二、索引类型选择策略
2.1 B-Tree索引
B-Tree（实际多为B+Tree）是最常用的索引结构：
- 适合范围查询（>、<、BETWEEN）
- 支持前缀匹配（LIKE ‘abc%’）
- 默认的索引类型
2.2 哈希索引
- 仅支持等值查询（=、IN）
- 不支持排序和范围查询
- 内存数据库常用（如Redis）
2.3 全文索引
- 用于文本搜索（MATCH AGAINST）
- 支持语义分析和关键词提取
- 倒排索引实现（如Elasticsearch）
2.4 空间索引（R-Tree）
- 处理地理数据（GIS）
- 支持距离计算、区域包含等操作
关键结论：根据查询模式选择索引类型，B-Tree适用于80%以上的常规场景
三、索引设计原则
3.1 选择性原则
选择性（Selectivity）是设计索引的首要考量：
选择性 = 不重复值数量/总记录数
- 高选择性字段（如ID）优先建索引
- 低选择性字段（如性别）通常不适合单独建索引
3.2 最左前缀原则
对于复合索引（A,B,C）：
- 有效查询：
WHERE A=1 AND B=2、WHERE A=1 - 无效查询：
WHERE B=2（无法使用索引）
3.3 覆盖索引优化
当索引包含查询所需全部字段时：