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SQL数据库索引原理讲解_SQL创建索引提高查询速度

冷炫風刃
发布: 2025-12-05 21:58:03
原创
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索引通过B+树结构加速查询,主键索引存整行数据,二级索引需回表;高频WHERE、ORDER BY、JOIN字段及高基数列适合建索引;复合索引需遵循最左前缀原则并优先高区分度列;索引会降低写入性能并占用空间,应结合EXPLAIN和使用分析合理优化。

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索引就像书的目录,没有它,查一个数据就得从头翻到尾(全表扫描);有了它,数据库能直接跳到目标位置,大幅减少读取的数据页数量,查询自然就快了。

索引是怎么工作的?

数据库(如MySQL InnoDB)默认使用B+树组织索引。B+树所有数据都存在叶子节点,非叶子节点只存索引键和指针,结构扁平、层级少,查找通常只需2~4次磁盘I/O。主键索引(聚簇索引)的叶子节点存整行数据;普通索引(二级索引)叶子节点存主键值,查完还要回表一次——这是为什么“覆盖索引”能进一步提速的原因。

什么字段适合建索引?

不是所有字段都值得加索引。重点关注以下几类:

  • WHERE条件中高频出现的列,尤其是等值(=)、范围(>、BETWEEN)、IN查询的字段
  • ORDER BY 和 GROUP BY 后面的列,避免额外排序开销
  • JOIN 关联字段(如 user_id、order_id),加速连接过程
  • 基数高(取值分散)的字段更有效,比如手机号、邮箱;而性别、状态这类低基数字段效果有限,甚至可能被优化器忽略

怎么创建高效索引?

单列索引够用就别盲目上复合索引;真要用,注意最左前缀原则:

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  • 建立 (user_id, create_time, status) 复合索引后,能命中 user_id、(user_id, create_time)、(user_id, create_time, status) 这三种查询,但对 create_time 单独查询或 (status, user_id) 就无效
  • 把区分度最高、过滤性最强的列放最左边
  • 尽量让查询能“覆盖索引”:SELECT 的字段全部包含在索引中,就不需要回表。例如查 user_id 和 nickname,可建 (user_id, nickname) 索引

索引也有代价,别滥用

每次INSERT/UPDATE/DELETE都要更新索引树,写入变慢;索引本身占磁盘空间(尤其大文本或长字符串字段);过多索引还会干扰优化器选错执行计划。建议:

  • 上线前用 EXPLAIN 分析关键SQL,看是否走了预期索引、是否用了 filesort 或 temporary
  • 定期检查 information_schema.STATISTICS 或使用 pt-index-usage 工具,清理长期未被使用的索引
  • 对写多读少的表,谨慎添加索引;对日志类大表,可考虑分区 + 精准索引组合

基本上就这些。索引不是银弹,但理解原理后,加得准、用得好,一条慢查就能从几秒降到几十毫秒。

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