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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：