MySQL 索引原理与优化

索引是加速数据查询的数据结构。InnoDB 使用 B+ 树作为索引。

B+ 树索引

B+ 树的特点：

• 非叶子节点只存键，叶子节点存数据，且叶子节点用双向链表串联。
• 矮胖、多路（3 层可存千万级数据），减少磁盘 IO。
• 叶子链式串联，天然支持范围查询与有序扫描。

索引类型

• 主键索引（聚簇索引）：叶子节点存整行数据，数据即索引。
• 二级索引：叶子节点只存主键值，查询需回表到聚簇索引取整行。
• 联合索引：按多个列建立，遵循最左前缀原则。
• 唯一索引 / 全文索引：唯一约束 / 全文检索。

最左前缀原则

联合索引 (a, b, c) 中，查询条件需从最左列开始连续匹配才能用上索引：

-- 能用到 (a,b,c) 索引
WHERE a = 1 AND b = 2
-- 用不到（跳过了 a）
WHERE b = 2 AND c = 3

范围条件（>、<、between）之后的列索引失效。

索引失效场景

• 对索引列做函数或运算：WHERE DATE(create_time) = '2024'。
• 隐式类型转换：WHERE id = '123'（字符串 vs int）。
• LIKE '%xx' 前置通配符（无法用索引，全表扫）。
• NOT IN、OR 连接非索引列。

覆盖索引 与 回表

当查询的列都在索引中时，无需回表，称为覆盖索引：

-- 从二级索引即可拿到 name，无需回表
SELECT name FROM t WHERE name = 'a';  -- 若 name 是索引

优化建议

• 为高频查询列建合适索引。
• 选择区分度高（离散度大）的列做索引。
• 用 EXPLAIN 分析执行计划（type、key、rows、Extra）。
• 控制索引数量（索引多会导致写入变慢、占空间）。
• 避免在索引列上做函数/运算，避免前置通配符。

总结

• B+ 树支持高效查询与范围扫描，是 InnoDB 索引基础。
• 联合索引最左前缀；二级索引回表；覆盖索引免回表。
• 用 EXPLAIN 检查，避免索引失效。