mysql索引原理

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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。

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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。

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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

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。

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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

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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

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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

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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

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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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