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字节 - 2024/12/10

📝 题解：

MySQL 索引是数据库中用于 加速数据检索 的一种数据结构，通过建立数据的特定映射关系，减少查询时需要扫描的数据量。以下是 MySQL 索引的核心定义、类型、实现机制及使用建议：

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一、索引的核心定义

1. 本质： 索引是一种 有序的数据结构（如 B+树、哈希表），存储表中某列（或列组合）的值及其对应数据的物理地址（如主键值或行指针）。
2. 作用：
   • 加速查询：避免全表扫描，快速定位目标数据。
   • 约束数据：唯一索引（Unique Index）保证列值的唯一性。
3. 代价：
   • 存储空间：索引需要额外存储。
   • 维护成本：数据增删改时需同步更新索引。

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二、索引的类型

1. 按数据结构分类

索引类型	数据结构	特点
B+Tree 索引	B+树	MySQL 默认索引，支持全值匹配、范围查询、排序和分组。适合高基数（唯一值多）字段。
哈希索引	哈希表	仅支持等值查询（如 =、IN），不支持排序和范围查询。适合内存表（MEMORY引擎）。
全文索引	倒排索引	用于文本内容的全文搜索（MATCH ... AGAINST），支持关键词匹配。
空间索引	R-Tree	支持地理空间数据类型（如 GEOMETRY），用于范围查询和空间关系判断。

2. 按功能分类

索引类型	特点
主键索引	唯一标识每行数据，不允许 NULL 值，一张表只能有一个。
唯一索引	确保列值唯一，允许 NULL 值（但只能有一个 NULL）。
普通索引	无唯一性约束，仅加速查询。
联合索引	基于多列组合的索引，遵循 最左前缀原则。
覆盖索引	索引包含查询所需的所有字段，无需回表查询数据行。

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三、B+Tree 索引的底层实现

1. B+树结构

• 非叶子节点：存储键值（索引列值）和子节点指针，不存储数据。
• 叶子节点：存储键值和数据指针（主键值或行数据地址），叶子节点通过指针形成有序链表。
• 平衡性：所有叶子节点位于同一层，保证查询效率稳定（时间复杂度 O(log N)）。

2. 优势

• 范围查询高效：叶子节点链表支持快速范围扫描（如 WHERE id > 100）。
• 减少磁盘 I/O：树的高度低，减少磁盘访问次数（节点大小通常与磁盘页对齐）。
• 排序优化：索引本身有序，避免 ORDER BY 的额外排序开销。

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四、索引的创建与管理

1. 创建索引

-- 创建普通索引
CREATE INDEX idx_name ON table_name (column1, column2);

-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users (email);

-- 创建主键索引（通常在建表时指定）
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (id);

2. 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

3. 删除索引

DROP INDEX idx_name ON table_name;

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五、索引的使用原则

1. 适合创建索引的场景

• 高频查询字段：如 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 涉及的列。
• 高区分度列：列值的唯一性高（如用户ID、手机号）。
• 联合索引优化：根据查询条件组合多列，注意最左前缀原则。

2. 避免无效索引

• 低区分度列：如性别（只有男/女）不适合单独建索引。
• 频繁更新的列：维护索引的代价可能超过查询收益。
• 过长的字段：如 TEXT 类型，应使用前缀索引（INDEX (column(10))）。

3. 索引失效的常见原因

• 违反最左前缀原则：联合索引未从最左列开始使用。
• 对索引列运算或函数：如 WHERE YEAR(create_time) = 2023。
• 隐式类型转换：如字符串列使用数字查询 WHERE id = '100'。
• OR 连接非索引列：如 WHERE a=1 OR b=2（若 b 无索引，全表扫描）。

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六、示例与最佳实践

1. 联合索引的最左前缀原则

• 索引定义：INDEX (a, b, c)。

• 有效查询：

  WHERE a = 1; 
  WHERE a = 1 AND b = 2; 
  WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3;
  WHERE a = 1 ORDER BY b, c;

• 无效查询：

  WHERE b = 2;              -- 未使用 a
  WHERE a = 1 AND c = 3;    -- 跳过 b

2. 覆盖索引优化

• 查询：SELECT name FROM users WHERE age = 25;
• 索引：CREATE INDEX idx_age_name ON users (age, name);
  • 索引包含所有查询字段，无需回表。

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七、总结

MySQL 索引通过 B+树 等数据结构加速数据检索，核心要点包括：

1. 索引类型：B+Tree（默认）、哈希、全文、空间索引。
2. 使用原则：高频查询字段、高区分度列、避免冗余索引。
3. 优化方向：覆盖索引、联合索引最左前缀、减少索引失效场景。

合理使用索引可显著提升查询性能，但需平衡存储成本与维护开销。