MySQL索引优化是提升数据库性能的关键技术,掌握B+树索引结构和三大原则能显著提高查询效率。最左前缀匹配、覆盖索引优先和避免冗余索引是核心要点,联合索引字段顺序需按区分度、查询频率排序。高频面试问题包括索引失效场景、十亿级数据分页优化方案,通过EXPLAIN分析慢查询指标至关重要。《2025年Java面试宝典》详细解析了MySQL索引优化技巧,配合实践可快速提升数据库性能,适合开发者系统学习索引设计、SQL调优等高级技能,助力通过技术面试。
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MySQL索引优化是数据库性能调优的关键环节。B+树索引结构通过有序存储实现快速定位,非叶子节点存储键值与指针,叶子节点形成双向链表。良好的索引设计可使查询效率提升10倍以上,但不合理的索引可能导致写入性能下降。
最左前缀匹配原则
联合索引(a,b,c)时,查询条件必须包含a才能触发索引。例如WHERE a=1 AND b>2
可以使用索引,但WHERE b=3
无法命中。
覆盖索引优先原则
当查询字段全部包含在索引中时,可直接通过索引树获取数据,避免回表操作。统计类查询尤其适用:
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE status=1 -- 若status有索引则性能更优
SHOW INDEX FROM table
分析索引使用情况。某电商平台曾因创建11个冗余索引导致写入延迟增加300%。回答思路:
(1)区分度高的字段优先
(2)等值查询字段优先于范围查询字段
(3)考虑业务查询模式,高频组合条件优先
典型场景包括:
WHERE YEAR(create_time)=2023
LIKE '%关键字%'
采用延迟关联技巧:
SELECT * FROM products
INNER JOIN (
SELECT id FROM products
WHERE category=5
ORDER BY price DESC
LIMIT 1000000,20
) AS tmp USING(id)
通过EXPLAIN
关注关键指标:
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