索引夺命十连问
前言
今天我们来聊聊让无数开发者又爱又恨的——数据库索引。
相信不少小伙伴在工作中都遇到过这样的场景：
明明已经加了索引，为什么查询还是慢？为什么有时候索引反而导致性能下降？联合索引到底该怎么设计才合理？别急，今天我就通过10个问题，带你彻底搞懂索引的奥秘！
希望对你会有所帮助。
一、什么是索引？为什么需要索引？
1.1 索引的本质
简单来说，索引就是数据的目录。
就像一本书的目录能帮你快速找到内容一样，数据库索引能帮你快速定位数据。
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-- 没有索引的查询（全表扫描）
SELECT * FROM users WHERE name = 苏三; -- 需要遍历所有记录
-- 有索引的查询（索引扫描）
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name = 苏三; -- 通过索引快速定位1.2.3.4.5.6.
1.2 索引的工作原理
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索引的底层结构（B+树）：
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二、索引的10个常见问题
1.为什么我加了索引，查询还是慢？
场景还原：
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CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name LIKE %苏三%; -- 还是很慢！1.2.
原因分析：
前导通配符：LIKE %苏三% 导致索引失效索引选择性差：如果name字段大量重复，索引效果不佳回表代价高：索引覆盖不全，需要回表查询解决方案：
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-- 方案1：避免前导通配符
SELECT * FROM users WHERE name LIKE苏三%;
-- 方案2：使用覆盖索引
CREATE INDEX idx_name_covering ON users(name, id, email);
SELECT name, id, email FROM users WHERE name LIKE苏三%; -- 不需要回表
-- 方案3：使用全文索引（对于文本搜索）
CREATE FULLTEXT INDEX ft_name ONusers(name);
SELECT * FROM users WHERE MATCH(name) AGAINST(苏三);1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.
2.索引是不是越多越好？
绝对不是！ 索引需要维护代价：
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-- 每个索引都会影响写性能
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (苏三, susan@example.com, 30);
-- 需要更新:
-- 1. 主键索引
-- 2. idx_name索引（如果存在）
-- 3. idx_email索引（如果存在）
-- 4. idx_age索引（如果存在）1.2.3.4.5.6.7.
索引的代价：
存储空间：每个索引都需要额外的磁盘空间写操作变慢：INSERT/UPDATE/DELETE需要维护所有索引优化器负担：索引太多会增加查询优化器的选择难度黄金法则：一般建议表的索引数量不超过5-7个
3.联合索引的最左前缀原则是什么？
最左前缀原则：联合索引只能从最左边的列开始使用
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-- 创建联合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
-- 能使用索引的查询
SELECT * FROM users WHERE name = 苏三; -- √ 使用索引
SELECT * FROM users WHERE name = 苏三 AND age = 30; -- √ 使用索引
SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND name = 苏三; -- √ 优化器会调整顺序
-- 不能使用索引的查询
SELECT * FROM users WHERE age = 30; -- × 不符合最左前缀1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.
联合索引结构：
4.如何选择索引字段的顺序？
选择原则：
高选择性字段在前：选择性高的字段能更快过滤数据经常查询的字段在前：优先满足常用查询场景等值查询在前，范围查询在后复制
-- 计算字段选择性
SELECT
COUNT(DISTINCT name) / COUNT(*) as name_selectivity,
COUNT(DISTINCT age) / COUNT(*) as age_selectivity,
COUNT(DISTINCT city) / COUNT(*) as city_selectivity
FROM users;
-- 根据选择性决定索引顺序
CREATE INDEX idx_name_city_age ON users(name, city, age); -- name选择性最高1.2.3.4.5.6.7.8.9.
5.什么是覆盖索引？为什么重要？
覆盖索引：索引包含了查询需要的所有字段，不需要回表查询
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-- 不是覆盖索引（需要回表）
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name = 苏三; -- 需要回表查询其他字段
-- 覆盖索引（不需要回表）
CREATE INDEX idx_name_covering ON users(name, email, age);
SELECT name, email, age FROM users WHERE name = 苏三; -- 所有字段都在索引中1.2.3.4.5.6.7.
覆盖索引的优势：
避免回表：减少磁盘IO减少内存占用：只需要读取索引页提升性能：查询速度更快6.NULL值对索引有什么影响？
NULL值的问题：
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-- 创建索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);
-- 查询NULL值
SELECT * FROM users WHERE email IS NULL; -- 可能不使用索引
SELECT * FROM users WHERE email IS NOT NULL; -- 可能不使用索引1.2.3.4.5.6.
解决方案：
避免NULL值：设置默认值使用函数索引（MySQL 8.0+）复制
-- 使用函数索引处理NULL值
CREATE INDEX idx_email_null ON users((COALESCE(email, )));
SELECT * FROM users WHERE COALESCE(email, ) = ;1.2.3.
7.索引对排序和分组有什么影响？
索引优化排序和分组：
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-- 创建索引
CREATE INDEX idx_age_name ON users(age, name);
-- 索引优化排序
SELECT * FROM users ORDER BY age, name; -- √ 使用索引避免排序
-- 索引优化分组
SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age; -- √ 使用索引优化分组
-- 无法使用索引排序的情况
SELECT * FROM users ORDER BY name, age; -- × 不符合最左前缀
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC, name ASC; -- × 排序方向不一致1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.
8.如何发现索引失效的场景？
常见索引失效场景：
函数操作：WHERE YEAR(create_time) = 2023类型转换：WHERE phone = 13800138000（phone是varchar）数学运算：WHERE age + 1 > 30前导通配符：WHERE name LIKE %苏三使用EXPLAIN分析：
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EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 苏三;
-- 查看关键指标：
-- type: const|ref|range|index|ALL（性能从好到坏）
-- key: 实际使用的索引
-- rows: 预估扫描行数
-- Extra: Using index（覆盖索引）| Using filesort（需要排序）| Using temporary（需要临时表）1.2.3.4.5.6.7.
9.如何维护和优化索引？
定期索引维护：
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-- 查看索引使用情况（MySQL）
SELECT * FROM sys.schema_index_statistics
WHERE table_schema = your_databaseAND table_name = users;
-- 重建索引（优化索引碎片）
ALTER TABLE users REBUILD INDEX idx_name;
-- 分析索引使用情况
ANALYZE TABLE users;1.2.3.4.5.6.7.8.9.
索引监控：
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-- 开启索引监控（Oracle）
ALTER INDEX idx_name MONITORING USAGE;
-- 查看索引使用情况
SELECT * FROM v$object_usage WHERE index_name = IDX_NAME;1.2.3.4.5.
10.不同数据库的索引有什么差异？
MySQL vs PostgreSQL索引差异：
特性
MySQL
PostgreSQL
索引类型
B+Tree, Hash, Fulltext
B+Tree, Hash, GiST, SP-GiST
覆盖索引
支持
支持（使用INCLUDE）
函数索引
8.0+支持
支持
部分索引
支持
支持
索引组织表
聚簇索引
堆表
PostgreSQL示例：
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-- 创建包含索引（Covering Index）
CREATE INDEX idx_users_covering ON users (name) INCLUDE (email, age);
-- 创建部分索引（Partial Index）
CREATE INDEX idx_active_users ON users (name) WHERE is_active = true;
-- 创建表达式索引（Expression Index）
CREATE INDEX idx_name_lower ON users (LOWER(name));1.2.3.4.5.6.7.8.
三、索引设计最佳实践
3.1 索引设计原则
按需创建：只为经常查询的字段创建索引选择合适类型：根据场景选择B-Tree、Hash、全文索引等考虑复合索引：使用复合索引减少索引数量避免过度索引：每个索引都有维护成本定期维护：重建索引，优化索引碎片3.2 索引设计检查清单
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总结
理解原理：掌握B+树索引的工作原理和特性。合理设计：遵循最左前缀原则，选择合适的索引顺序。避免失效：注意索引失效的常见场景。覆盖索引：尽可能使用覆盖索引减少回表。定期维护：监控索引使用情况，定期优化重建。权衡利弊：索引不是越多越好，要权衡查询性能和写成本。好的索引设计是数据库性能的基石。
不要盲目添加索引，要基于实际查询需求和数据分布来科学设计。
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THE END
