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mysql索引原理

MySQL索引原理详解:深入解析B+树结构、聚簇索引与最左匹配原则,掌握索引优化核心技巧。2025年Java面试宝典免费下载,包含MySQL高频考点及实战案例。了解索引失效六大场景,学习覆盖索引、索引下推等高级优化策略。面试鸭返利网提供独家数据库优化资料,购买会员可享25元返利。通过EXPLAIN分析执行计划,提升查询性能,千万级数据表索引优化方案一网打尽。立即获取完整面试宝典资源,备战数据库面试必看指南。

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MySQL索引原理详解

在数据库面试中,MySQL索引原理几乎是必考题。本文将从底层数据结构、索引类型、索引优化等角度,系统解析这一高频考点。


什么是索引?

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,类似于书籍的目录。它通过预排序和快速定位机制,将全表扫描的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)。对于千万级数据表,合理使用索引可以将查询速度提升数百倍。


索引的底层数据结构

B+树结构

MySQL索引默认使用B+树结构(如图)。与B树相比,B+树有两大核心优势:

  1. 非叶子节点仅存储键值,不存储数据,单个节点可容纳更多索引值
  2. 叶子节点形成有序链表,范围查询效率更高

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Hash索引

虽然Hash索引查询时间复杂度为O(1),但存在以下局限:

  • 不支持范围查询
  • 哈希碰撞影响性能
  • 内存需求大
    因此InnoDB仅在Memory引擎支持Hash索引。

聚簇索引 vs 非聚簇索引

聚簇索引

  • 叶子节点存储完整数据行
  • 每个表只能有一个聚簇索引
  • InnoDB主键索引即聚簇索引

非聚簇索引

  • 叶子节点存储主键值
  • 需要回表查询数据
  • 普通索引、唯一索引均属于此类

最左匹配原则

联合索引(a,b,c)的生效规则:

  1. 必须包含最左列a才能使用索引
  2. 遇到范围查询(>、<、between)后,后续列无法使用索引
  3. 跳过中间列会导致索引部分失效

示例:

  • WHERE a=1 AND b>2 AND c=3 → 仅a、b走索引
  • WHERE b=2 AND c=3 → 索引失效

索引失效的六大场景

  1. 未遵循最左前缀原则
  2. 索引列使用函数或计算
    WHERE YEAR(create_time) = 2024
  3. 隐式类型转换
    WHERE phone = 13800138000(phone为varchar类型)
  4. LIKE以通配符开头
    WHERE name LIKE '%张'
  5. OR条件包含非索引列
  6. 全表扫描成本更低
    当优化器判断需要访问超过30%数据时,可能放弃索引

索引优化策略

  1. 覆盖索引优化
    通过联合索引包含查询字段,避免回表操作
  2. 索引下推(ICP)
    MySQL5.6+将WHERE条件过滤下推到存储引擎层
  3. 前缀索引
    对长字符串取前N个字符建立索引
  4. 索引合并
    优化器自动合并多个单列索引的条件

高频面试问题解析

Q:为什么建议使用自增主键?
A:自增主键保证插入顺序与B+树叶子节点顺序一致,避免页分裂带来的性能损耗。

Q:如何查看索引使用情况?
A:通过EXPLAIN查看执行计划,重点关注:

  • type列(index表示走索引扫描)
  • key列(实际使用的索引)
  • rows列(预估扫描行数)

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