MySQL 索引优化：查询提速 100 倍

索引的本质

索引是数据库的"目录"，帮助快速定位数据。没有索引的查询是全表扫描，数据量大时极慢。

B+Tree 索引原理

MySQL InnoDB 使用 B+Tree 结构：

• 非叶子节点只存索引
• 叶子节点存数据，形成链表
• 树高度通常 3-4 层，查询效率高

创建索引的原则

1. 高频查询字段

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_email (email);

2. 区分度高的字段

区分度 = 不同值数量 / 总行数 区分度越高，索引效果越好。

3. 联合索引最左前缀

INDEX idx_name_age (name, age)
-- 可用：WHERE name="张三"
-- 可用：WHERE name="张三" AND age=25
-- 不可用：WHERE age=25

索引失效的陷阱

1. 函数操作

-- ❌ 索引失效
WHERE DATE(create_time) = "2024-01-01"

-- ✅ 保持索引
WHERE create_time >= "2024-01-01" 
  AND create_time < "2024-01-02"

2. 模糊查询

-- ❌ 索引失效
WHERE name LIKE "%张%"

-- ✅ 可用索引
WHERE name LIKE "张%"

3. 类型隐式转换

-- ❌ 字符串字段用数字查询
WHERE phone = 13800138000

-- ✅ 保持类型一致
WHERE phone = "13800138000"

分析查询计划

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = "test@example.com";

关注：

• type：access 类型（ref > range > index > ALL）
• key：实际使用的索引
• rows：扫描行数

覆盖索引

查询字段都在索引中，无需回表：

INDEX idx_email_name (email, name)
SELECT email, name FROM users WHERE email = "..."

索引是数据库优化的核心技能，值得深入掌握！