mysql索引类型

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（包含MySQL索引原理、优化案例及高频面试题解析）

一、MySQL索引类型解析

1. 索引的核心价值

MySQL索引本质上是一种优化查询效率的数据结构，其核心作用类似书籍目录。通过建立合适的索引类型，可以将全表扫描的O(n)时间复杂度优化到O(log n)级别。特别是在处理百万级数据表时，索引类型的选择直接影响查询性能。

2. 五大索引类型详解

2.1 B+Tree索引（默认索引类型）

• 数据结构特性：多路平衡搜索树结构，所有数据存储在叶子节点
• 适用场景：范围查询（>、<、BETWEEN）、精确匹配、排序操作
• 优势对比：相比B-Tree索引，B+Tree的叶子节点形成链表结构，更适合范围扫描

2.2 Hash索引

• 实现原理：通过哈希函数计算键值存储位置
• 典型应用：Memory存储引擎的默认索引类型
• 使用限制：不支持范围查询、无法用于排序，存在哈希碰撞问题

2.3 FullText索引

• 核心功能：针对文本内容的语义搜索
• 使用技巧：MATCH() AGAINST()语法支持自然语言模式和布尔模式
• 版本演进：MySQL 5.6开始支持InnoDB的全文索引

2.4 Spatial索引

• 专业领域：地理空间数据（GIS）的特殊索引类型
• 使用规范：必须使用GEOMETRY数据类型字段
• 查询方法：MBRContains()等空间关系函数

2.5 前缀索引

• 优化策略：对长字符串字段取前N个字符建立索引
• 长度选择：通过SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column, N))计算区分度
• 存储优势：节省索引存储空间约40%-60%

3. 索引选择策略

3.1 字段选择优先级

1. WHERE条件中的高频查询字段
2. JOIN操作关联字段
3. ORDER BY/GROUP BY字段
4. 覆盖索引字段组合

3.2 复合索引设计要点

• 最左前缀原则：INDEX(a,b,c)可支持a|a,b|a,b,c条件组合
• 字段顺序策略：区分度高的字段靠左，等值查询字段优先于范围查询字段

4. 高频面试问题精析

Q1：B+Tree与Hash索引的主要区别？

• 数据结构：树形结构 vs 哈希表
• 查询类型：支持范围查询 vs 仅精确匹配
• 排序能力：天然有序 vs 无序存储
• 适用场景：常规业务场景 vs 等值查询密集型场景

Q2：什么情况会导致索引失效？

1. 对索引列进行函数运算
2. 隐式类型转换（如字符串字段用数字查询）
3. 前导通配符LIKE查询（'%value'）
4. 不符合最左前缀原则的复合索引使用
5. 数据区分度过低（如性别字段）

Q3：如何评估索引质量？

• 通过EXPLAIN查看type列（至少达到range级别）
• 监控索引选择性：cardinality / table_rows比值
• 定期分析慢查询日志中的索引使用情况

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